Return 特定月份和年份的 df 行 python pandas OutOfBoundsDatetime：超出范围纳秒时间戳：1-01-01 00:00:00

Question

我正在尝试创建一个函数，它将 return 仅与特定月份和年份相关的行：

df

order_date      Type
2015-01-01      A
2017-09-01      A
2016-12-19      C
2019-11-23      D
2018-10-29      B
2017-12-31      B
2015-11-30      A
2015-08-30      B
2015-09-24      D
2015-01-27      E

定义函数

def return_data_month_year(month, year):
    month = pd.to_datetime(month).month()
    year = pd.to_datetime(year).year()
    df = df[((df['order_date']).dt.strftime('%B') == month)&((df['order_date']).dt.strftime('%Y') == 
    year)]
    return df

调用函数

  return_data_month_year('Jan','2015')

预期输出：

order_date      Type
2015-01-01      A
2015-01-27      E

我遇到错误（输出）：

   OutOfBoundsDatetime: Out of bounds nanosecond timestamp: 1-01-01 00:00:00

Answer 1

您不必调用 month = pd.to_datetime(month).month() 和 year = pd.to_datetime(year).year()。

还有 '%B' return 的完整月份名称，例如。 January。要 return 仅缩写 (Jan, Feb, ...), 使用 %b:

def return_data_month_year(df, month, year):
    return df[((df['order_date']).dt.strftime('%b') == month)&((df['order_date']).dt.strftime('%Y') == year)]

# to convert column 'order_date' to datetime:
df['order_date'] = pd.to_datetime( df['order_date'] )

print( return_data_month_year(df, 'Jan','2015') )

打印：

  order_date Type
0 2015-01-01    A
9 2015-01-27    E

Return 特定月份和年份的 df 行 python pandas OutOfBoundsDatetime：超出范围纳秒时间戳：1-01-01 00:00:00

Return rows of df of particular month and year python pandas OutOfBoundsDatetime: Out of bounds nanosecond timestamp: 1-01-01 00:00:00

python

datetime

date

pandas

stringindexoutofbounds