我有一个熊猫DataFrame与“日期”列。现在我需要过滤掉DataFrame中日期在未来两个月之外的所有行。实际上，我只需要保留接下来两个月内的行。
实现这一目标的最佳方式是什么?
当前回答
你可以通过这样做来选择时间范围:df.loc['start_date':'end_date']
其他回答
用pyjanitor怎么样
它有很酷的功能。
pip后安装pyjanitor
import janitor
df_filtered = df.filter_date(your_date_column_name, start_date, end_date)
如果date列是索引，则使用.loc进行基于标签的索引，或使用.iloc进行位置索引。
例如:
df.loc['2014-01-01':'2014-02-01']
详情见这里http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/dsintro.html#indexing-selection
如果列不是索引，你有两个选择:
将其作为索引(如果是时间序列数据，可以是临时索引，也可以是永久索引) df [(df(“日期”)> 2013-01-01)& (df(“日期”)< ' 2013-02-01 '))
请看这里的一般解释
注意:.ix已弃用。
如果日期在索引中，则简单地:
df['20160101':'20160301']
根据我的经验，前面的答案是不正确的，你不能传递一个简单的字符串，需要一个datetime对象。所以:
import datetime
df.loc[datetime.date(year=2014,month=1,day=1):datetime.date(year=2014,month=2,day=1)]
我还不允许写评论，所以我会写一个答案，如果有人读了所有的评论，并找到了这个。
如果数据集的索引是一个日期时间，并且您想仅通过(例如)月份过滤它，您可以执行以下操作:
df.loc[df.index.month == 3]
它将在3月份为您过滤数据集。
