python - 根据日期从 Pandas Dataframe 中删除行

Question

我正在尝试用 pandas 创建一个数据框并删除比 201702 晚的日期。数据框的结构是这样的

    Date         Account Number
1   2019-02-21   123841234
2   2017-01-01   193741927
3   2015-03-04   981237432
4   2018-05-29   134913473
5   2012-05-12   138749173
6   2009-01-04   174917239

我正在读取 csv (data.csv) 并尝试删除 2017-02-28 之后的任何日期:

data_csv = pd.read_csv('data.csv')
data_csv[data_csv.DATE < '2017-02-28']

这是否应该与 YYYY-MM-DD 的日期格式一起正常工作，或者我是否必须对列格式执行某些操作以确保从数据框中删除这些行？

感谢您的宝贵时间。

Answer 1

如果你的日期字符串是 YYYY-MM-DD 格式，那么字典序比较就可以开箱即用(对于一般的 python，而不仅仅是 pandas)。

'2009-01-04' < '2017-02-28'  
# True

'2019-01-04' < '2017-02-28'
# False

因此您的比较应该在没有任何更改的情况下进行。虽然先转换为日期时间会更安全，但您的代码在正常工作时不做任何假设。

---

df.dtypes     

Date              object
Account Number     int64
dtype: object

df[df['Date'] < '2017-02-28']

         Date  Account Number
2  2017-01-01       193741927
3  2015-03-04       981237432
5  2012-05-12       138749173
6  2009-01-04       174917239

df['Date'] = pd.to_datetime(df['Date'], errors='coerce')
df.dtypes

Date              datetime64[ns]
Account Number             int64
dtype: object

df[df['Date'] < '2017-02-28']

        Date  Account Number
2 2017-01-01       193741927
3 2015-03-04       981237432
5 2012-05-12       138749173
6 2009-01-04       174917239