Select 两个日期之间的行 - 最近 3 个月 -

Select rows between two dates - recent 3 month period -

我有一个数据框,我正在尝试 select 两个日期(最近 3 个月期间)之间的行,我找到了这个解决方案 here

这是我的数据框的头部

        week    storeA  storeB  storeC  storeD  storeE
0   2014-05-04  2643    8257    3893    6231    1294
1   2014-05-11  6444    5736    5634    7092    2907
2   2014-05-18  9646    2552    4253    5447    4736
3   2014-05-25  5960    10740   8264    6063    949
4   2014-06-01  7412    7374    3208    3985    3023

首先,我将数据框的 'week' 列转换为 datetime64[ns] 格式:

    df['week'] = pd.to_datetime(df['week'])

我得到这样的开始和结束日期

    start_date = pd.to_datetime(df.tail(1)['week'] - pd.DateOffset(months=3))
    end_date = pd.to_datetime(df.tail(1)['week']) 

    # start_date : 199   2017-11-25 Name: week, dtype: datetime64[ns] 
    #end_date : 199   2018-02-25 Name: week, dtype: datetime64[ns]

然后我尝试 select 行:

    mask = (df['week'] > start_date) & (df['week'] <= end_date)
    df.loc[mask]

这里我得到这个错误:

ValueError: Can only compare identically-labeled Series objects

我尝试将日期写成字符串并且有效:

    mask = (df['week'] > '2017-11-25') & (df['week'] <= '2018-02-25')
    df.loc[mask]

我尝试将开始日期转换为字符串并且有效

    start_date = str(start_date)[6:16]
    end_date = str(end_date)[6:16]

那么,是什么导致了错误?

按照你的代码,我发现 'start_date' 和 'end_date' 的数据类型都是系列(不是像 df['week'] 这样的时间戳)。检查方式:

type(df['week'][0]), type(start_date)

那就没法比了。 您可以试试这个代码:
id = start_date.index[0]

start_date = pd.to_datetime(start_date[id])

注意:“id”存储索引(根据您的数据,它是 199。)