Pandas：选择特定月份和日期的所有日期

在本文中，我们将介绍如何使用Pandas选择具有特定月份和日期的所有日期。

Pandas是Python中最受欢迎的数据分析库之一。它提供了一种方便且易于使用的方式来处理和分析数据。在Pandas中，你可以轻松地过滤数据以满足你的需求，这对数据分析和可视化非常有用。下面，我们将展示如何使用Pandas选择具有特定月份和日期的所有日期。

阅读更多：Pandas 教程

准备数据

首先，我们需要准备一个示例数据集。在这个例子中，我们将使用一个包含365天数据的DataFrame，DataFrame的索引是日期。为了让我们的例子更具可读性，我们将使用7月份的所有日期。下面是代码：

import pandas as pd

# 创建一个包含7月份的日期范围的DataFrame
rng = pd.date_range('7/1/2021', periods=31, freq='D')
df = pd.DataFrame({'date': rng, 'value': range(31)})

上述代码会创建一个DataFrame，其中“date”列包含7月份的每个日期，从7月1日到7月31日，一共31天。我们还添加了一个“value”列以便演示如何过滤数据集。

选择特定日期的子集

现在我们已经有了我们的DataFrame，我们可以使用Pandas选择特定日期的子集。首先，我们将选择7月5日的所有数据。可以使用以下lambda函数过滤DataFrame：

# 过滤出7月5日的所有行
july_5th = df[df['date'].map(lambda x: x.day) == 5]
print(july_5th)

上述代码会输出7月5日的所有数据：

        date  value
4 2021-07-05      4

你可以看到，我们已成功选择了7月5日的所有数据。

选择特定月份和日期的数据子集

现在，我们将讨论如何选择特定月份和日期的数据子集。接下来，我们将选择7月份的所有日期和7月5日之后的日期。可以使用以下代码过滤DataFrame：

# 创建新的DataFrame以选择特定月份和日期的数据子集
july_subset = df[(df['date'].dt.month == 7) & (df['date'].dt.day >= 5)]

print(july_subset)

上述代码会选择7月5日之后的日期，并输出结果：

         date  value
4  2021-07-05      4
5  2021-07-06      5
6  2021-07-07      6
7  2021-07-08      7
8  2021-07-09      8
9  2021-07-10      9
10 2021-07-11     10
11 2021-07-12     11
12 2021-07-13     12
13 2021-07-14     13
14 2021-07-15     14
15 2021-07-16     15
16 2021-07-17     16
17 2021-07-18     17
18 2021-07-19     18
19 2021-07-20     19
20 2021-07-21     20
21 2021-07-22     21
22 2021-07-23     22
23 2021-07-24     23
24 2021-07-25     24
25 2021-07-26     25
26 2021-07-27     26
27 2021-07-28     27
28 2021-07-29     28
29 2021-07-30     29
30 2021-07-31     30

你可以看到，我们已成功选择了7月份的所有日期和7月5日之后的日期，这些日期的数据都被包含在输出中。

其他示例

除了上面的示例，我们还可以选择其他特定的日期范围。下面是一些示例：

选择所有1月份的日期

january = df[df['date'].dt.month == 1]

选择所有10月10日之后的日期

october_10_onwards = df[df['date'].map(lambda x: x.month >= 10 and x.day >= 10)]

选择所有带有偶数月份和奇数日的日期

even_month_odd_day = df[(df['date'].dt.month % 2 == 0) & (df['date'].dt.day % 2 == 1)]

总结

使用Pandas选择具有特定月份和日期的所有日期非常容易。我们可以使用常规的lambda函数和Pandas的日期时间功能来实现这一点。这个技巧对于数据处理和筛选，以及统计分析和可视化都非常有用。现在你已经学会了如何使用Pandas从DataFrame中选择特定月份和日期的子集，可以在自己的项目中尝试使用它。