Python - 按时间过滤 Pandas DataFrame
pythonserver side programmingprogramming更新于 2025/11/5 11:56:17
要按时间过滤 DataFrame，请使用 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
创建一个包含日期记录的列表字典 −
d = {'Car': ['BMW', 'Lexus', 'Audi', 'Mercedes', 'Jaguar', 'Bentley'],'Date_of_Purchase': ['2021-07-10', '2021-08-12', '2021-06-17', '2021-03-16', '2021-05-19', '2021-08-22']
}
从上面的列表字典创建数据框 −
dataFrame = pd.DataFrame(d)
现在，假设我们需要获取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
以下是完整代码 −
import pandas as pd
# 列表字典
d = {'Car': ['BMW', 'Lexus', 'Audi', 'Mercedes', 'Jaguar', 'Bentley'],'Date_of_Purchase': ['2021-07-10', '2021-08-12', '2021-06-17', '2021-03-16', '2021-05-19', '2021-08-22']
}
# 从上面的列表字典创建数据框
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"]
# 打印已过滤的数据框
print"\nCars purchased after 15th July 2021: \n",resDF
输出
这将产生以下输出 −
DataFrame... Car Date_of_Purchase 0 BMW 2021-07-10 1 Lexus 2021-08-12 2 Audi 2021-06-17 3 Mercedes 2021-03-16 4 Jaguar 2021-05-19 5 Bentley 2021-08-22 Cars purchased after 15th July 2021: Car Date_of_Purchase 1 Lexus 2021-08-12 5 Bentley 2021-08-22
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有用资源
python 参考教程 - 该教程包含有关 python 的更多信息:https://www.cainiaomax.com/python/
