过滤数据框

Question

我试图过滤列中特定日期的数据帧。 colum条目是时间戳，我尝试从那些构造一个布尔向量， 检查某个日期。 我试过了：

filterfr = df[((df.expiration.month==6) & (df.expiration.day==22) & (df.expiration.year==2002)]

它不起作用，因为＆＃39;系列＆＃39;对象没有属性＆＃39; month＆＃39;。 如何才能做到这一点？

Answer 1

执行df.expiration后，您将返回Series，其中的项目是到期日期。

尝试与实际的datetime.datetime对象进行比较：

filterfr = df[df['expiration'] == datetime.datetime(2002, 6, 22)]

您可能希望使用DatetimeIndex，具体取决于您的数据集。这使您可以使用方便的语法

df['2002-06-22']

Answer 2

要访问DatetimeIndex方法，必须将其包装在DatetimeIndex（当前为*）中。

最快的方法是访问日，月和年属性（就像您尝试的那样）：

expir = pd.DatetimeIndex(df['expiration'])
(expir.day == 22) & (expir.month == 6) & (expir.year == 2002)

替代方法，但较慢的方法是使用normalize方法（将其带到当天的开始），或者使用date属性：

pd.DatetimeIndex(df['expiration']).normalize() == datetime.datetime(2002, 06, 22)

pd.DatetimeIndex(df['expiration']).date == datetime.datetime(2002, 06, 22)

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*在0.15中将有一个dt属性，以便您可以访问这些：

expir = df['expiration']
expir.dt.day ...

Answer 3

此 filterfr = df [df ['expiration'] == datetime.datetime（2002,6,22）] 工作得很好。

然而，在做了一些过滤之后，我收到了一个错误， 当试图做filterfr.expiration [0] 或者filterfr ['expiration'] [0] 获得系列中的第一个元素。 KeyError：引发0L，尽管系列中有元素。 该系列看起来像这样： 名称：到期，长度：534668，dtype：datetime64 [ns]

这不应该一直有效吗？