按列中特定月份的日期对熊猫数据框进行子集？

Question

如何对 Pandas 数据框进行子集化以获取包含特定月份数据的行？

我有一个 2010-01-01 格式的日期列。

如果它被索引，我会使用

df.ix[date1:date2]

但是如果数据在列中怎么办？

Answer 1

可以通过使用掩码来选择 DataFrame 中的范围。

掩码只是普通的pd.Series包含True和False元素。

使用minions的一般示例：

df_minions = pd.DataFrame({
    'color':['Red', 'Green', 'Blue', 'Brown'] * 2,
    'name':['Burnie', 'Stinky', 'Swimmy', 'Bashy', 'Flamie', 'Stabbie', 'Blubb', 'Smashie']})
   color     name
0    Red   Burnie
1  Green   Stinky
2   Blue   Swimmy
3  Brown    Bashy
4    Red   Flamie
5  Green  Stabbie
6   Blue    Blubb
7  Brown  Smashie

可以像这样轻松地选择所有棕色小黄人：

brown_minion_mask = df_minions['color'] == 'Brown'
0    False
1    False
2    False
3     True
4    False
5    False
6    False
7     True

df_minions[brown_minion_mask]
   color     name
3  Brown    Bashy
7  Brown  Smashie

现在关于选择日期的月份的具体问题：

首先，我将添加一个spawned充满日期的列

df_minions['spawned'] = [datetime(2015, m, 5) for m in range(4,6)] * 4
   color     name    spawned
0    Red   Burnie 2015-04-05
1  Green   Stinky 2015-05-05
2   Blue   Swimmy 2015-04-05
3  Brown    Bashy 2015-05-05
4    Red   Flamie 2015-04-05
5  Green  Stabbie 2015-05-05
6   Blue    Blubb 2015-04-05
7  Brown  Smashie 2015-05-05

现在，我们可以适当的访问非常特殊pd.TimeSeries，其是.dt访问

df_minions.spawned.dt.month
0    4
1    5
2    4
3    5
4    4
5    5
6    4
7    5

我们可以使用这个操作来屏蔽我们的数据框，就像我们对我们的仆从的颜色所做的一样。

may_minion_mask = df_minions.spawned.dt.month == 5
df_minions[may_minion_mask]
   color     name    spawned
1  Green   Stinky 2015-05-05
3  Brown    Bashy 2015-05-05
5  Green  Stabbie 2015-05-05
7  Brown  Smashie 2015-05-05

您当然可以在面具中进行任何您想要的操作

not_spawned_in_january = df_minions.spawned.dt.month != 1
summer_minions = ((df_minions.spawned > datetime(2015,5,15)) &
                  (df_minions.spawned < datetime(2015,9,15))
name_endswith_y = df_minions.name.str.endswith('y')