我试图简单地根据Date_Start列中的日期进行过滤,并返回包含索引,Full_Path和Date_Start列的数据框。好像我发现的所有例子都没有返回我收到的NaN和NaT,如下所示。在Pandas .22和Python 2.7.13。
In: FilesFrame
Out:
Full_Path Date_Start
0 \\file_path\file2018-02-12_20-47-01.txt 2018-02-12 20:47:01
1 \\file_path\file2018-02-12_20-47-01.txt 2018-02-12 20:47:01
2 \\file_path\file2018-02-12_20-47-01.txt 2018-02-12 20:47:01
3 \\file_path\file2018-02-15_20-47-05.txt 2018-02-15 20:47:05
In[2]: start_date = '2018-02-15 20:47:05'
In[3]: condition1 = FilesFrame['Date_Start'] == start_date
In[4]: FilesFrame[(condition1)]
Out[4]:
Full_Path Date_Start
0 NaN NaT
1 NaN NaT
2 NaN NaT
3 NaN 2018-02-15 20:47:05
期望的结果:
Full_Path
3 \\file_path\file2018-02-15_20-47-05.txt 2018-02-15 20:47:05
其他信息:
In[5]: FilesFrame.dtypes
Out[5]:
Full_Path object
Date_Start datetime64[ns]
答案 0 :(得分:1)
感谢ayhan的测试和猜测。事实证明,当我分配了' Full_Path'我把它添加到这个列中:
FilesFrame.columns = [['Full_Path']]
而不是:
FilesFrame.columns = ['Full_Path']
这与他的建议类似,并解决了这个问题。