我正在遵循关于SO的通常推荐的过程,将DataFrame合并为仅计划用于分析的样本选择,但是在使用pd.date_range
和日期之间选择的过程中,数据丢失,列标题是唯一存在的数据。
这是我的变量:
custom_date_start = '2018-01-01'
custom_date_end= '2018-10-31'
sheet_date = 'date'
df_clean # raw data table
表简要说明:
display(df_clean.head(3))
display(df_clean.tail(3))
# output
date b_clicks b_leads b_sals
2 1/1/2018 72 6 5
3 1/2/2018 232 9 7
4 1/3/2018 255 23 17
date b_clicks b_leads b_sals
729 12/29/2019
730 12/30/2019
731 12/31/2019
样品选择:
date_range = pd.date_range(custom_date_start, custom_date_end)
print(date_range)
display(df_clean.head(1))
display(df_clean.tail(1))
df_clean_test = df_clean[(df_clean[sheet_date] > custom_date_start) & (df_clean[sheet_date] <= custom_date_end)]
display(df_clean_test.head(1))
display(df_clean_test.tail(1))
# output
DatetimeIndex(['2018-01-01', '2018-01-02', '2018-01-03', '2018-01-04',
'2018-01-05', '2018-01-06', '2018-01-07', '2018-01-08',
'2018-01-09', '2018-01-10',
...
'2018-10-22', '2018-10-23', '2018-10-24', '2018-10-25',
'2018-10-26', '2018-10-27', '2018-10-28', '2018-10-29',
'2018-10-30', '2018-10-31'],
dtype='datetime64[ns]', length=304, freq='D')
date b_clicks b_leads b_sals # df_clean
2 1/1/2018 72 6 5
date b_clicks b_leads b_sals # df_clean
731 12/31/2019
date b_clicks b_leads b_sals # df_clean_test
date b_clicks b_leads b_sals # df_clean_test
答案 0 :(得分:1)
您的逻辑是正确的,但问题在于比较。
考虑此示例,
df1 = pd.DataFrame({'Date': {0: '26/1/2016 ', 1: '27/1/2016 '}})
df1
输出:
Date
0 26/1/2016
1 27/1/2016
其他数据框,
date_range = pd.date_range('2016-01-26', '2016-01-27')
df2 = pd.DataFrame({'Date': date_range})
df2
输出:
Date
0 2016-01-26
1 2016-01-27
让我们比较不同格式的日期
print(df2['Date'] == df1['Date'])
输出:
0 False
1 False
Name: Date, dtype: bool
现在,更正df1的Date
格式,
df1['Date'] = pd.to_datetime(df1['Date'])
df1
输出:
Date
0 2016-01-26
1 2016-01-27
让我们再次比较两个数据框的日期,
print(df1['Date'] == df2['Date'])
输出:
0 True
1 True
Name: Date, dtype: bool
在您的示例中,date
中的df_clean
格式不正确,因此,相比之下,所有值均为false且不返回任何行。