Question

在我的dataframe中，我将索引更改为日期字段

df.index = df.TRX_DATE   # transaction date and type is class pandas.core.series.Series'

现在我想根据两个日期或任何日期差异来切片dataframe。

但我得到错误。

# currentdate is today date
startdate = currentdate - timedelta(days=30)

dflast30 = df.loc[startdate:currentdate]  # error

尝试通过创建遮罩

来做

mask = (df['TRX_DATE'] >= startdate) & (df['TRX_DATE'] <= currentdate )
dflast30 = df.loc[mask]

dflast30 = df.loc[mask]

TypeError：unorderable类型：str（）＆gt; datetime.datetime（）

然后我尝试截断，如：

dflast30 = df.truncate(before = currentdate, after = startdate)

我得到同样的错误。

我很困惑。我需要就这几点提出建议：

我可以将索引（TRX_DATE字段）更改为日期时间类型吗？
或者我应该创建该字符串字段类型。
或者我应该按原样放弃未分配的索引并在日期字段中搜索我当前的要求。
或者举例说明如何将日期字段作为日期范围的索引和切片，请同时提及输出。

Answer 1

我认为你的第一种方法很好。

如果您希望复制列TRX_DATE索引：

df.index = pd.to_datetime(df['TRX_DATE'])

如果您不想复制，只需将列TRX_DATE设置为索引：

df = df.set_index(['TRX_DATE'])

有我的演示：

import pandas as pd
import numpy as np
import io
import datetime as dt

temp=u"""TRX_DATE;A
2013-07-05;1
2013-08-06;1
2015-09-05;2
2015-10-08;2
2015-11-05;2
2015-11-25;2
2015-12-06;3"""

df = pd.read_csv(io.StringIO(temp), sep=";", parse_dates=[0])
print df
#    TRX_DATE  A
#0 2013-07-05  1
#1 2013-08-06  1
#2 2015-09-05  2
#3 2015-10-08  2
#4 2015-11-05  2
#5 2015-11-25  2
#6 2015-12-06  3

print df.dtypes
#TRX_DATE    datetime64[ns]
#A                    int64
#dtype: object

#copy column TRX_DATE to index
#df.index = pd.to_datetime(df['TRX_DATE'])
#no copy, only set column TRX_DATE to index
df = df.set_index(['TRX_DATE'])
print df
#            A
#TRX_DATE
#2013-07-05  1
#2013-08-06  1
#2015-09-05  2
#2015-10-08  2
#2015-11-05  2
#2015-11-25  2
#2015-12-06  3

currentdate = dt.date.today()
print currentdate
#2015-11-06

startdate = currentdate - pd.Timedelta(days=30)
print startdate
#2015-10-07

dflast30 = df.loc[startdate:currentdate]
print dflast30
#            A
#TRX_DATE
#2015-10-08  2
#2015-11-05  2

dflast30 = dflast30.reset_index()
print dflast30
#    TRX_DATE  A
#0 2015-10-08  2
#1 2015-11-05  2

不同的方法，您可以在其中创建df的子集。无需设置datetimeindex。

import pandas as pd
import numpy as np
import io
import datetime as dt

temp=u"""TRX_DATE;A
2013-07-05;1
2013-08-06;1
2015-09-05;2
2015-10-08;2
2015-11-05;2
2015-11-25;2
2015-12-06;3"""

df = pd.read_csv(io.StringIO(temp), sep=";", parse_dates=[0])
print df
#    TRX_DATE  A
#0 2013-07-05  1
#1 2013-08-06  1
#2 2015-09-05  2
#3 2015-10-08  2
#4 2015-11-05  2
#5 2015-11-25  2
#6 2015-12-06  3

print df.dtypes
#TRX_DATE    datetime64[ns]
#A                    int64
#dtype: object

currentdate = dt.date.today()
print currentdate
#2015-11-06

startdate = currentdate - pd.Timedelta(days=30)
print startdate
#2015-10-07

dflast30 = df[(df.TRX_DATE >= startdate) & (df.TRX_DATE <= currentdate)]
print dflast30
#    TRX_DATE  A
#3 2015-10-08  2
#4 2015-11-05  2

如何将具有日期字段的数据帧切片为索引？

1 个答案: