按时间过滤Pandas数据框架

在这篇文章中，让我们看看如何通过日期过滤pandas数据框。所以我们可以使用逻辑运算符和loc()方法通过日期来过滤python pandas数据框。在下面的例子中，我们有一个包含两列的数据框架，第一列是Name，另一列是DOB。

例子1：过滤DOB大于**** 1999-02-5的数据。

import pandas as pd
  
# create data frame
Data = {'Name': ['Mukul', 'Rohan', 'Mayank',
                          'Shubham', 'Aakash'],
  
        'DOB': ['1997-04-24', '1998-05-25', '1999-04-11',
                '2000-11-15', '1998-06-28']}
  
df = pd.DataFrame(Data)
  
# print original data frame
print(df)
  
# filter data frame
New_df = df.loc[df["DOB"] >= "1999-02-5"]
  
# print filtered data frame
print(New_df)

输出:

按时间过滤Pandas数据框架

例子2：过滤两个日期之间的数据。

import pandas as pd
  
# create data frame
Data = {'Name': ['Mukul', 'Rohan', 'Mayank',
                          'Shubham', 'Aakash'],
  
        'DOB': ['1997-04-24', '1998-05-25', '1999-04-11',
                '2000-11-15', '1998-06-28']}
df = pd.DataFrame(Data)
  
# print original data frame
print(df)
  
Date1 = df["DOB"] >= "1998-04-24"
Date2 = df["DOB"] <= "1999-1-31"
  
# filter data between 1998-04-24 to 1999-01-31
New_df = df.loc[Date1 & Date2]
  
# print the filtered data frame
print(New_df)

输出:

按时间过滤Pandas数据框架