Python Pandas 按日期过滤数据框

Question

我正在尝试在特定列中的特定日期操作 CSV 文件。我为此使用了熊猫（总菜鸟），并且在我约会之前非常成功。CSV 看起来像这样（当然有更多的列和行）。这些是列：

电路
状态
生效日期

这些是值：

XXXX001
操作
2007 年 12 月 31 日

我尝试了数据框查询（我用于其他所有内容）但没有成功。我尝试了 dataframe loc （适用于其他所有内容）但没有成功。

如何从给定日期获取所有较旧或较新的行？如果我有其他条件来过滤数据框，我如何将它们与日期过滤器结合起来？

这是我的“原始”代码：

import pandas as pd
# parse_dates = ['Effective Date']
# dtypes = {'Effective Date': 'str'}
df = pd.read_csv("example.csv", dtype=object)
# , parse_dates=parse_dates, infer_datetime_format=True
# tried lot of suggestions found on SO
cols = df.columns
cols = cols.map(lambda x: x.replace(' ', '_'))
df.columns = cols

status1 = 'Suppressed'
status2 = 'Order Aborted'
pool = '2'
region = 'EU'
date1 = '31-DEC-2017'

filt_df = df.query('Status != @status1 and Status != @status2 and Pool == @pool and Region_A == @region')
filt_df.reset_index(drop=True, inplace=True)
filt_df.to_csv('filtered.csv')
# this is working pretty well

supp_df = df.query('Status == @status1 and Effective_Date < @date1')
supp_df.reset_index(drop=True, inplace=True)
supp_df.to_csv('supp.csv')
# this is what is not working at all

我尝试了很多方法，但我无法将它们放在一起。这只是我尝试过的众多方法之一..所以我知道这可能是完全错误的，因为没有使用日期解析。supp.csv 将被保存，但出现的日期到处都是，因此与此代码中的“逻辑”不匹配。谢谢你的帮助！

Answer 1

确保将日期转换为日期时间，然后对其进行过滤切片。

df['Effective Date'] = pd.to_datetime(df['Effective Date'])
df[df['Effective Date'] < '2017-12-31']

#This returns all the values with dates before 31th of December, 2017.
#You can also use Query