python - 如何按特定月份/日期过滤日期数据框？

Question

所以我的代码如下:

df['Dates'][df['Dates'].index.month == 11]

我正在做一个测试，看看我是否可以过滤月份，以便它只显示 11 月的日期，但这没有用。它给了我以下错误:AttributeError: 'Int64Index' object has no attribute 'month'。

如果我这样做

print type(df['Dates'][0])

然后我得到类“pandas.tslib.Timestamp”，这让我相信存储在数据框中的对象类型是时间戳对象。 (我不确定'Int64Index'来自哪里......因为之前的错误)

我想要做的是:dataframe 列包含从 2000 年初到现在的日期，格式如下:dd/mm/yyyy。我只想过滤 11 月 15 日到 3 月 15 日之间的日期，与 YEAR 无关。最简单的方法是什么？

谢谢。

这是 df['Dates'](带索引):

0    2006-01-01
1    2006-01-02
2    2006-01-03
3    2006-01-04
4    2006-01-05
5    2006-01-06
6    2006-01-07
7    2006-01-08
8    2006-01-09
9    2006-01-10
10   2006-01-11
11   2006-01-12
12   2006-01-13
13   2006-01-14
14   2006-01-15
...

Answer 1

使用 pd.to_datetime 和 dt 访问器

公认的答案不是解决此问题的“ Pandas ”方式。要仅选择具有 month 11 的行，请使用 dt 访问器:

# df['Date'] = pd.to_datetime(df['Date']) -- if column is not datetime yet
df = df[df['Date'].dt.month == 11]

同样适用于几天或几年，您可以将 dt.month 替换为 dt.day 或 dt.year

除此之外还有很多，这里列举几个:

• dt.quarter
• dt.week
• dt.weekday
• dt.day_name
• dt.is_month_end
• dt.is_month_start
• dt.is_year_end
• dt.is_year_start

有关完整列表，请参阅 documentation