Question

我有一个名为new的Pandas DataFrame，其中YearMonth列的日期格式为YYYY-MM。我想根据以下条件删除行：如果日期超出“ 2020-05”。我尝试使用此：

new = new.drop(new[new.YearMonth>'2020-05'].index)

，但无法显示语法错误“无效令牌”。

这是一个示例数据框：

>>> new = pd.DataFrame({
    'YearMonth': ['2014-09', '2014-10', '2020-09', '2021-09']
})
>>> print(new)
    YearMonth
0   2014-09
1   2014-10
2   2020-09
3   2021-09

删除后的预期DataFrame应该是：


    YearMonth
0   2014-09
1   2014-10

Answer 1

只需将其转换为日期时间，然后将其格式化为月份并将其子集化即可。

from datetime import datetime as dt

new['YearMonth']=pd.to_datetime(new['YearMonth']).dt.to_period('M')
new=new[~(new['YearMonth']>'2020-05')]

Answer 2

我认为您希望将>更改为<=的{{3}}，所以按月份比较效果很好：

new = pd.DataFrame({
    'YearMonth': pd.to_datetime(['2014-09', '2014-10', '2020-09', '2021-09']).to_period('m')
})
print (new)
  YearMonth
0   2014-09
1   2014-10
2   2020-09
3   2021-09

df = new[new.YearMonth <= pd.Period('2020-05', freq='m')]
print (df)
  YearMonth
0   2014-09
1   2014-10

在最新版本的熊猫中，还可以通过字符串进行比较：

df = new[new.YearMonth <= '2020-05']

根据日期条件删除行

2 个答案: