根据日期列熊猫过滤数据框答案

【问题标题】：Filter data frame based on date columns pandas根据日期列熊猫过滤数据框
【发布时间】：2020-05-05 00:52:46
【问题描述】：

我有一个如下图所示的 pandas 数据框。

Unit_ID    Added_Date                   Status         
105        2019-10-02 07:18:18          Rented
106        2020-15-01 07:18:17          Rented
105        2019-10-02 07:18:19          Rented
108        2020-15-01 07:18:18          Vacant

从上面我想根据 Date 列找出最近 10 天内添加的 Unit_ID。

预期输出：

Unit_ID    Added_Date                   Status         
106        2020-15-01 07:18:17          Rented
108        2020-15-01 07:18:18          Vacant

【问题讨论】：

标签： pandas datetime pandas-groupby

【解决方案1】：

您还可以使用.dt.days 访问器并与le 10 进行比较：

#df['Added_Date']=pd.to_datetime(df['Added_Date'],format='%Y-%d-%m %H:%M:%S')
df[(pd.to_datetime('today') - df['Added_Date'] ).dt.days.le(10)]

   Unit_ID          Added_Date  Status
1      106 2020-01-15 07:18:17  Rented
3      108 2020-01-15 07:18:18  Vacant

【讨论】：

【解决方案2】：

这是一种方法：

today = pd.to_datetime('today')
n = 10 # last n days

filter_criteria = df['Added_Date'].sub(today).abs().apply(lambda x: x.days <= n)

df.loc[filter_criteria]

     Unit_ID Added_Date           Status
106      106 2020-01-15 07:18:17  Rented
108      108 2020-01-15 07:18:18  Vacant

【讨论】：

【解决方案3】：

这是使用pd.DateOffset的另一种方式

from datetime import datetime
df.loc[df['Added_Date'] >= (datetime.today() - pd.DateOffset(days=10))]

   Unit_ID          Added_Date  Status
1      106 2020-01-15 07:18:17  Rented
3      108 2020-01-15 07:18:18  Vacant

【讨论】：