在熊猫中创建具有特定日期的数据框

Question

对于使用Pandas在Python中进行编码，我有些陌生，尝试从原始数据帧创建单独的数据帧时遇到很多麻烦。

我正在尝试创建一个特定的日期范围并创建一个新的数据框，以便能够使用matplotlib创建折线图。

我在这里阅读了多个与我的问题有关的问题，但似乎并没有解决。这是我的代码，在其中进入数据框，然后定义我要在其中精确指定的特定日期范围，然后将平均气温平均起来。

这张图片显示，即使我的数据框中确实包含每个日期，它也会跳过某些日期（例如在DAY列中显示10、20、30）。

import pandas as pd


df['Date'] = df.YR.astype(str) + df.MN.astype(str) + df.DAY.astype(str) 
df.Date = pd.to_datetime(df.Date, format = '%Y%m%d')

start_date = '2018-07-20'
end_date = '2019-08-10'
mask = (df.Date > start_date) & (df.Date <= end_date)
df_18_19 = df.loc[mask]
daily_18_19 = df_18_19.groupby(['Date']).mean()

Answer 1

没有输入数据或错误，很难确定，但是我修改了以下代码行：

df['Date'] = df.YR.astype(str) + df.MN.astype(str) + df.DAY.astype(str)
df['Date'] = pd.to_datetime(df.Date, format='%Y%m%d')

收件人：

df['Date'] = df.YR.astype(str) + '-' + df.MN.astype(str) + '-' + df.DAY.astype(str)  
df['Date'] = pd.to_datetime(df.Date, format='%Y-%m-%d')

这是日期格式问题吗？完整代码如下：

import pandas as pd

df['Date'] = df.YR.astype(str) + '-' + df.MN.astype(str) + '-' + df.DAY.astype(str)  
df['Date'] = pd.to_datetime(df.Date, format='%Y-%m-%d')

start_date = '2018-07-20'
end_date = '2019-08-10'
mask = (df['Date'] > start_date) & (df['Date'] <= end_date)
df_18_19 = df.loc[mask]
daily_18_19 = df_18_19.groupby(['Date']).mean()