如何根据 Pandas 中的日期过滤 DataFrame 行？

在 Pandas 中，我们可以使用布尔索引和日期过滤器来过滤 DataFrame 行。以下是如何使用 Pandas 中的日期过滤器来过滤 DataFrame 行的步骤：

步骤1：导入 Pandas 库

我们需要首先导入 Pandas 库来处理 DataFrame 数据。

import pandas as pd

步骤2：加载 DataFrame 数据

然后，我们可以加载 DataFrame 数据到内存中进行处理。以下是一些示例数据：

df = pd.read_csv("data.csv")

步骤3：将日期列转换为 Pandas 的日期类型

在 DataFrame 中，日期列通常是一个字符串类型。我们需要将其转换为 Pandas 的日期类型，以便进行日期过滤。

df['date'] = pd.to_datetime(df['date'])

步骤4：使用日期过滤器过滤行

使用 Pandas 中的日期过滤器，我们可以轻松地过滤 DataFrame 中的行。

以下代码过滤了 2021 年 1 月 1 日之后的所有行：

df = df[df['date'] > '2021-01-01']

如果您要过滤在特定日期之间的行，请使用以下代码：

df = df[(df['date'] > '2021-01-01') & (df['date'] <= '2021-02-01')]

步骤5：查看结果

最后，我们可以查看过滤后的 DataFrame。

print(df)

Markdown 格式的代码片段：

# 如何根据 Pandas 中的日期过滤 DataFrame 行？

在 Pandas 中，我们可以使用布尔索引和日期过滤器来过滤 DataFrame 行。以下是如何使用 Pandas 中的日期过滤器来过滤 DataFrame 行的步骤：

## 步骤1：导入 Pandas 库

我们需要首先导入 Pandas 库来处理 DataFrame 数据。

```python
import pandas as pd

步骤2：加载 DataFrame 数据

然后，我们可以加载 DataFrame 数据到内存中进行处理。以下是一些示例数据：

df = pd.read_csv("data.csv")

步骤3：将日期列转换为 Pandas 的日期类型

在 DataFrame 中，日期列通常是一个字符串类型。我们需要将其转换为 Pandas 的日期类型，以便进行日期过滤。

df['date'] = pd.to_datetime(df['date'])

步骤4：使用日期过滤器过滤行

使用 Pandas 中的日期过滤器，我们可以轻松地过滤 DataFrame 中的行。

以下代码过滤了 2021 年 1 月 1 日之后的所有行：

df = df[df['date'] > '2021-01-01']

如果您要过滤在特定日期之间的行，请使用以下代码：

df = df[(df['date'] > '2021-01-01') & (df['date'] <= '2021-02-01')]

步骤5：查看结果

最后，我们可以查看过滤后的 DataFrame。

print(df)