按时间段对数据帧进行排序； datetime64[ns]

Question

我在总结一个专栏时遇到了另一个问题 (Python - Pandas)

我有一个“新”数据框，其中包含 5 天的日期。 'Dates' 列的类型是 datetime64[ns]。我尝试按日期过滤数据框，例如“2021-10-10 和 2021-10-15 之间的所有值”或“2021-10-14 之后的所有值”等。无论我尝试什么，我都会收到错误消息。开始于：

mask = (new['Date'] > '2021-10-10') & (df['Date'] <= '2021-10-15')

我得到：

TypeError: '<=' not supported between instances of 'date time.date' and 'str'

出现这个错误后，我尝试按照建议转换切片 “问题是你想使用字符串 '2017-07-07' 进行切片，而你的索引是日期类型 time.date。你的切片也应该是这种类型。您可以按如下方式定义开始日期和结束日期：

import pandas as pd
startdate = pd. to_datetime("2017-7-7").date()
enddate = pd. to_datetime("2017-7-10").date()
df.loc[startdate:enddate]

（我当然删除了空格）但现在我得到

TypeError: '<' not supported between instances of 'int' and 'date time.date'

我只想按不同的时间段对我的数据框进行排序和过滤。感谢您的帮助

Answer 1

为了确保所有内容都采用相同的格式，请使用 pd.to_datetime() 并使用 infer_datetime_format=True 有助于格式化并加快函数运行速度：

df['Date'] = pd.to_datetime(df['Date'],infer_datetime_format=True)

df = df[(df['Date'] > pd.to_datetime('2021-10-10')) & (df['Date'] <= pd.to_datetime('2021-10-15'))]

按时间段对数据帧进行排序； datetime64[ns]

Sorting data frame by time period; datetime64[ns]

python

time

numpy

date

pandas