Pandas 关联或过滤范围和分组之间的日期列

Question

我是 pandas 的新手，我正在尝试对我的 Twitter 数据集执行一些 EDA。 Dataset column

Link 到数据集：https://www.kaggle.com/kaushiksuresh147/the-social-dilemma-tweets

数据框示例：Sample dataframe

我想过滤在“2020-09-08 和 2020-09-22”之间创建的新用户（来自 user_created 列），然后将结果与情绪列分组。我还想计算该新用户在该时间段内创建的推文总数，并将其与不在所选范围内的其他用户的推文总数进行比较（2020-09-08 和 2020-09-22） .

我尝试了一种方法，但我的代码一直给我错误消息：KeyError: 'user_created'code snippet

我也试过这段代码，它也给我错误 message:KeyError: 'user_created'2nd code

df['user_created'] = pd.to_datetime(df['user_created'])
start = '2020-09-08'
end = '2020-09-20'
df[(df['user_created'] >= start) & (df['user_created'] <= end)]
df[(df['user_created'] >= '2020-09-08') & (df['user_created'] <= '2020-09-22')]
grouped_df = df.groupby(['user_name', 'Sentiment','user_created']).size().reset_index(name="Count")
print(grouped_df.to_string(header=False))

我试过 df.get(user_created) 来检索此列，但它似乎不起作用。

Answer 1

我认为start和end应该是日期时间格式（datetime.datetime、np.datetime64或pd.Timestamp），而不是字符串格式。

from datetime import datetime

start = datetime.strptime('2020-09-08', '%Y-%m-%d')
end = datetime.strptime('2020-09-20', '%Y-%m-%d')
df[(df['user_created'] >= start) & (df['user_created'] <= end)]

Pandas 关联或过滤范围和分组之间的日期列

Pandas associate or filter a date column between a range and groupby another column

python

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pandas

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