Python – 通过时间过滤 Pandas DataFrame

要过滤 DataFrame，可以使用 loc 并在其中设置条件以获取记录。首先，导入所需的库 –

import pandas as pd

创建带日期记录的列表字典 –

d = {'Car': ['宝马', '雷克萨斯', '奥迪', '梅赛德斯', '捷豹', '宾利'],'Date_of_Purchase': ['2021-07-10', '2021-08-12', '2021-06-17', '2021-03-16', '2021-05-19', '2021-08-22']
   }

从上述列表字典创建 DataFrame –

dataFrame = pd.DataFrame(d)

现在，假设我们需要获取在特定日期之后购买的汽车。为此，我们使用 loc –

resDF = dataFrame.loc[dataFrame["Date_of_Purchase"] > "2021-07-15"]

示例

下面是完整的代码 –

import pandas as pd

# 列表字典
d = {'Car': ['宝马', '雷克萨斯', '奥迪', '梅赛德斯', '捷豹', '宾利'],'Date_of_Purchase': ['2021-07-10', '2021-08-12', '2021-06-17', '2021-03-16', '2021-05-19', '2021-08-22']
   }

# 从上述列表字典创建 DataFrame
dataFrame = pd.DataFrame(d)
print"DataFrame...\n",dataFrame

# 获取 2021 年7月15日之后购买的汽车
resDF = dataFrame.loc[dataFrame["Date_of_Purchase"] > "2021-07-15"]

# 打印过滤后的数据帧
print"\n2021年7月15日之后购买的汽车：\n",resDF

结果

这将生成以下输出 –

DataFrame...
        Car   Date_of_Purchase
0       宝马         2021-07-10
1   雷克萨斯         2021-08-12
2       奥迪         2021-06-17
3   梅赛德斯         2021-03-16
4       捷豹         2021-05-19
5       宾利         2021-08-22

2021年7月15日之后购买的汽车：
        Car   Date_of_Purchase
1   雷克萨斯         2021-08-12
5       宾利         2021-08-22