python - 从 pandas Dataframe 获取给定日期的数据

Question

我有一个数据框 df 如下:

date1               item_id
2000-01-01 00:00:00    0
2000-01-01 10:01:00    1
2000-01-01 00:02:00    2
2000-01-01 00:03:00    3
2000-01-01 00:04:00    4
2000-01-01 00:05:00    5
2000-01-01 00:06:00    6
2000-01-01 12:07:00    7
2000-01-02 00:08:00    8
2000-01-02 00:00:00    0
2000-01-02 00:01:00    1
2000-01-02 03:02:00    2
2000-01-02 00:03:00    3
2000-01-02 00:04:00    4
2000-01-02 00:05:00    5
2000-01-02 04:06:00    6
2000-01-02 00:07:00    7
2000-01-02 00:08:00    8

我需要一天的数据，即 2000 年 1 月 1 日。下面的查询给出了正确的结果。但是有没有一种方法可以通过传递“2000-01-01”来完成？

result= df[(df['date1'] > '2000-01-01 00:00') & (df['date1'] < '2000-01-01 23:59')]

Answer 1

使用partial string indexing , 但首先需要 DatetimeIndex:

df = df.set_index('date1')['2000-01-01']
print (df)
                     item_id
date1                       
2000-01-01 00:00:00        0
2000-01-01 10:01:00        1
2000-01-01 00:02:00        2
2000-01-01 00:03:00        3
2000-01-01 00:04:00        4
2000-01-01 00:05:00        5
2000-01-01 00:06:00        6
2000-01-01 12:07:00        7

另一种解决方案是通过 strftime 将日期时间转换为字符串并按 boolean indexing 过滤:

df = df[df['date1'].dt.strftime('%Y-%m-%d') == '2000-01-01']
print (df)
                date1  item_id
0 2000-01-01 00:00:00        0
1 2000-01-01 10:01:00        1
2 2000-01-01 00:02:00        2
3 2000-01-01 00:03:00        3
4 2000-01-01 00:04:00        4
5 2000-01-01 00:05:00        5
6 2000-01-01 00:06:00        6
7 2000-01-01 12:07:00        7