如何删除 pandas 数据框中的日期范围

How to delete date ranges in a pandas dataframe

我在 pandas 数据框中有一个日期列,其中包含 1 年的数据,粒度为 1 分钟:

sp.head()
    Open    High    Low Last    Volume  # of Trades OHLC Avg    HLC Avg HL Avg  Delta   HiLodiff    OCdiff  div_Bar_Delta
Date                                                    
2019-06-13 15:30:00 2898.75 2899.25 2896.50 2899.25 1636    862 2898.44 2898.33 2897.88 -146    11.0    -2.0    1.0
2019-06-13 15:31:00 2899.25 2899.75 2897.75 2898.50 630 328 2898.81 2898.67 2898.75 168 8.0 3.0 2.0
2019-06-13 15:32:00 2898.50 2899.00 2896.50 2898.00 1806    562 2898.00 2897.83 2897.75 -162    10.0    2.0 -1.0
2019-06-13 15:33:00 2898.25 2899.25 2897.75 2898.00 818 273 2898.31 2898.33 2898.50 -100    6.0 1.0 -1.0
2019-06-13 15:34:00

现在我需要从 'Date' 列中删除特定日期。

我发现没有错误的唯一方法是:

hd1_from = '2020-02-17 15:30:00'
hd1_till = '2020-02-17 21:59:00'
sp = sp[(sp.index < hd1_from) | (sp.index > hd1_till)]

但不幸的是这个日期仍然在列中
此外,如果我想删除分布在日期范围内的 20 天
,此解决方案显得有点笨拙 对如何正确执行此操作有何建议?

只需df.loc[startdatetime : enddatetime],您就可以按日期范围对数据框进行切片。但是你必须确保日期字段被索引和排序。 例如:

df.loc['2020-02-12 23:49:17': '2020-03-12 23:49:17'])

如果要删除特定日期(前提是 Date 列是 index 列),您可以尝试这种方法 -

to_delete = ['2020-02-17', '2020-02-18']
sp[~(sp.index.strftime('%Y-%m-%d').isin(to_delete))]