从日期时间列表转换为 Python 中的日期以过滤数据框

Question

我有下一个约会：

0   2019-06-29
Name: end date, dtype: datetime64[ns]

这是名为 data 的数据框的一部分：

 data
    PointAlias       start Date    end date
 0   AO122732        2018-06-29    2019-06-29

然后我用下一个代码对其进行转换：

end_date_transformed = []
for x in range(len(data['end date'])):
    transf = pd.to_datetime(data['end date'][x]).date()
    end_date_transformed.append(transf)
end_date_transformed
output: [datetime.date(2019, 6, 29)]

我想知道是否可以将其从列表转换为字符串以应用datetime.datetime.strftime(end_date_transformed, %Y%m%d')。 有没有办法做到这一点？ 这样做的最终目标是能够过滤日期数据框以获取那些日期为<= end_date_transformed 的日期。比如：

df
     date
0   2018-06-29
1   2018-10-29
2   2019-02-28
3   2019-06-29
4   2019-10-29
5   2020-02-29

df[df['date'] <= end_date_transformed] # This does not work, the output is:
ValueError: Arrays were different lengths: 44 vs 1

我知道上面的代码不起作用，但是如果我执行 datetime.date(year,month,day) 并像end_date_transformed 一样使用它，它可以工作，所以问题在于结束日期的转换。 如果有人可以提供帮助，我将不胜感激。 非常感谢您花时间阅读并回答。

Answer 1

这应该适用于您的单一结束日期：

import pandas as pd
from datetime import datetime

data = pd.DataFrame([['A0122732','2018-06-29','2019-06-29']], columns=['PointAlias','start date','end date'])

df = pd.DataFrame([
['2018-06-29'],
['2018-10-29'],
['2019-02-28'],
['2019-06-29'],
['2019-10-29'],
['2020-02-29']],
columns=['date'])

df['date'] = pd.to_datetime(df['date'], format='%Y-%m-%d')

end_date = datetime.strptime(data['end date'].values[0], '%Y-%m-%d')

df[df['date'] <= end_date]

返回：

        date
0 2018-06-29
1 2018-10-29
2 2019-02-28
3 2019-06-29