切片字符串以过滤熊猫数据框答案

【问题标题】：Slicing a string to filter a pandas dataframe切片字符串以过滤熊猫数据框
【发布时间】：2018-10-04 02:32:24
【问题描述】：

应该是一个简单的，只是在查看了任何现有的例子之后没有得到任何地方。

我正在尝试过滤一个 df，其中我的 df 中的日期/时间等于我在另一个名为“date”的变量中的日期/时间。

这两个都存储为字符串。

df['DATE']的格式是这样的：

2017/11/28 14:19:58

日期格式如下：

11/28/2017 14:19

我希望这些返回匹配项。

df = df[df['DATE'][:-3] == date]

我得到的错误是：

raise IndexingError('Unalignable boolean Series provided as '
pandas.core.indexing.IndexingError: Unalignable boolean Series provided 
as indexer (index of the boolean Series and of the indexed object do not match

似乎解释器将其视为我引用 df 位置，而不是在其中切片字符串。

【问题讨论】：

标签： python string pandas datetime

【解决方案1】：

您需要使用pd.Series.str 访问器进行切片：

from datetime import datetime

s = pd.Series(['2016/09/25 12:29:18', '2017/11/28 14:19:58', '2018/01/02 03:35:12'])
date = '11/28/2017 14:19'

res = (s.str[:-3] == datetime.strptime(date, '%m/%d/%Y %H:%M').strftime('%Y/%m/%d %H:%M'))

print(res)

0    False
1     True
2    False
dtype: bool

【讨论】：

感谢您的洞察力。我需要做更多的操作，但这种方法的变体有效。

【解决方案2】：

df
    DATE
0   2017/11/21 14:19:58
1   2017/11/20 14:19:58
2   2017/11/21 12:19:58

date = '11/20/2017 14:19'

df[df['DATE'].apply(lambda x :pd.to_datetime(x,infer_datetime_format=True).strftime('%m/%d/%Y %H:%M'))==date]

    DATE
1   2017/11/20 14:19:58

如果您想做任何其他基于日期时间的操作，您可以转换其中一个或两个。

【讨论】：