选择两个日期之间的Pandas数据框架行

Pandas是一个建立在NumPy库之上的开源库。它是一个Python包，提供各种数据结构和操作，用于处理数字数据和时间序列。它主要因导入和分析数据更容易而流行。Pandas速度快，对用户来说，它具有高性能和生产力。

这篇文章的重点是在两个日期之间获得选定的pandas数据框行。我们可以通过使用一个过滤器来实现。

日期最初可以用几种方式表示。

string
np.datetime64
datetime.datetime

为了在pandas中操作日期，我们使用pd.to_datetime()函数在pandas中把不同的日期表示法转换成datetime64[ns]格式。

语法:

pandas.to_datetime(arg, errors='raising', dayfirst=False, yearfirst=False, utc=None, box=True, format=None, exact=True, unit=None, infer_datetime_format=False, origin='unix', cache=False)

参数:

arg: 一个整数、字符串、浮点数、列表或dict对象，用于转换为Date时间对象。
dayfirst: 布尔值，如果为真，则将日期放在首位。
yearfirst: 布尔值，如果为真，将年份放在前面。
utc:布尔值，如果为真，则返回UTC的时间。
format:字符串输入，告诉日、月、年的位置。

步骤

Import module
创建或加载数据
Create dataframe
将日期列转换为datetime64[ns]数据类型
定义一个开始日期和结束日期。
使用一个过滤器来显示更新的数据框架并存储它。
Display dataframe

例子：原始数据框架

import pandas as pd
data = {'Name': ['Tani', 'Saumya',
                 'Ganesh', 'Kirti'],
  
        'Articles': [5, 3, 4, 3],
  
        'Location': ['Kanpur', 'Kolkata',
                     'Kolkata', 'Bombay'],
        'Dates': ['2020-08-04', '2020-08-07', '2020-08-08', '2020-06-08']}
  
# Create DataFrame
df = pd.DataFrame(data)
display(df)

输出:

选择两个日期之间的Pandas数据框架行

例子：在两行之间选择数据框的行数

import pandas as pd
data = {'Name': ['Tani', 'Saumya',
                 'Ganesh', 'Kirti'],
  
        'Articles': [5, 3, 4, 3],
  
        'Location': ['Kanpur', 'Kolkata',
                     'Kolkata', 'Bombay'],
        'Dates': ['2020-08-04', '2020-08-07', '2020-08-08', '2020-06-08']}
  
# Create DataFrame
df = pd.DataFrame(data)
start_date = '2020-08-05'
end_date = '2020-08-08'
mask = (df['Dates'] > start_date) & (df['Dates'] <= end_date)
  
df = df.loc[mask]
display(df)