请参阅帖子末尾的“编辑”，我已经解决了原始问题，但此后更改了该问题。
我正在写信，看看是否有可能对我用来在csv文件中对日期进行排序的某些代码上提供帮助，以便删除5天之前的所有内容。 这是代码部分，用于控制日期减去timedelta（days = 5）的设置，然后将其与当前日期进行比较，从而得出2020-03-12至2020-03-17范围以及所有内容适合的被保留。 （此示例基于使用5天，因此可以返回更远或更短的时间） 我的问题是，当天或什至一天前留下的所有评论也都被过滤掉了，没有出现在下一段中，这导致其余代码无法正常工作。 从example.csv中提取日期的示例 由于该示例是今天的日期，因此将被删除而不保留并转发给脚本的下一部分。 在此示例中，如果将timedelta（days = 5）设置为days = 10，那么将再次使用John Doe。 我想我可以等待一天左右，然后运行它，看看它是否能够接收到评论，然后以这种方式使用它，但是我希望能够不过滤当前日期的评论，因此我可以运行脚本说，它每小时都会响应上一次运行的前一小时的所有内容。在下午2点运行它，并在下午1点到下午2点之间运行，在下午3点运行，然后在下午2点到3点之间运行，依此类推。 对我尝试过但没有奏效的尝试表示荣誉。 我想在这里添加编辑。 上面的代码可以实现我想要的功能，只需向前约会end_range即可将所有内容从“今天”中提取出来。我的问题现在稍微转变为如何更改时间而不是天的时间？df2 = pd.read_csv('example.csv')
df2 = df2.drop(['Unnamed: 0'], axis=1)
df2['comment.createTime'] = pd.to_datetime(df2['comment.createTime'])
df2 = df2.set_index([comment.createTime'])
end_range = datetime.now().date()
d = d = datetime.today() - timedelta(days=5)
start_range = d.date()
df3 = df2[end_range:start_range]
John Doe,FIVE,Amazing Experience!,2020-03-17T14:50:05.197Z
Jane Doe,ONE,Horrible,2020-03-10T23:55:26.452Z
df2 = pd.read_csv('example.csv')
df2['comment.createTime'] = pd.to_datetime(df2['comment.createTime'])
df2 = df2.set_index([comment.createTime'])
end_range = datetime.now().date()
d = d = datetime.today() - timedelta(days=5)
start_range = d.date()
df3 = df2[end_range:start_range]
df2 = pd.read_csv('example.csv')
df2 = df2.drop(['Unnamed: 0'], axis=1)
df2['comment.createTime'] = pd.to_datetime(df2['review.createTime'])
df2 = df2.set_index([comment.createTime'])
end_range = datetime.now().date()
d = d = datetime.today() - timedelta(days=-1)
start_range = d.date()
df3 = df2[end_range:start_range]
df2 = pd.read_csv('example.csv')
df2 = df2.drop(['Unnamed: 0'], axis=1)
df2['comment.createTime'] = pd.to_datetime(df2[comment.createTime'])
df2 = df2.set_index([comment.createTime'])
df3 = df2['2020-03-17':'2020-03-12']
df2 = pd.read_csv('gmb_batchreviews.csv')
df2 = df2.drop(['Unnamed: 0'], axis=1)
df2['review.createTime'] = pd.to_datetime(df2['review.createTime'])
df2 = df2.set_index(['review.createTime'])
end_range = datetime.now().date() + pd.DateOffset(days=1)
d = d = datetime.today() - timedelta(days=0)
start_range = d.date()
df3 = df2[end_range:start_range]