python - 选择列值在给定范围之间的行

Question

如何从 DataFrame 中查找和删除值在特定范围内的行，例如日期大于“2017-03-02”且小于“2017-03-05”

import pandas as pd                                     

d_index = pd.date_range('2018-01-01', '2018-01-06')     
d_values = pd.date_range('2017-03-01', '2017-03-06')    

s = pd.Series(d_values)                                 
s = s.rename('values')                                  

df = pd.DataFrame(s)                                    
df = df.set_index(d_index)                              

# remove rows with specific values in 'value' column                              

在上面的示例中，我将 d_values 从最早日期排序到最晚日期，因此在这种情况下，按索引对数据帧进行切片可以完成这项工作。但我正在寻找在 d_values 包含未排序的随机日期值时也能工作的解决方案。有没有办法在 Pandas 中做到这一点？

Answer 1

选项 1
pd.Series.between 似乎适合这项任务。

df[~df['values'].between('2017-03-02', '2017-03-05', inclusive=False)]

               values
2018-01-01 2017-03-01
2018-01-02 2017-03-02
2018-01-05 2017-03-05
2018-01-06 2017-03-06

详情
between 标识范围内的所有项 -

m = df['values'].between('2017-03-02', '2017-03-05', inclusive=False)
m

2018-01-01    False
2018-01-02    False
2018-01-03     True
2018-01-04     True
2018-01-05    False
2018-01-06    False
Freq: D, Name: values, dtype: bool

使用掩码过滤df -

df = df[~m]

---

选项 2
或者，使用良好的旧逻辑或 -

df[~(df['values'].gt('2017-03-02') & df['values'].lt('2017-03-05'))]

               values
2018-01-01 2017-03-01
2018-01-02 2017-03-02
2018-01-05 2017-03-05
2018-01-06 2017-03-06

请注意，这两个选项都适用于日期时间对象以及字符串日期列(在这种情况下，比较是字典顺序的)。