在 Pandas 的日期列上制作布尔掩码答案

【问题标题】：Making Boolean mask on date column in Pandas在 Pandas 的日期列上制作布尔掩码
【发布时间】：2020-06-01 14:24:42
【问题描述】：

假设我有一个日期格式错误的 DataFrame：

df = pd.DataFrame(['01-01-1980','2001-03-01','05/22/2020'],columns=['DATE'])

我想将它们与某个日期“06/07/2003”进行比较。对时间戳转换的值进行布尔掩码是显而易见的方法：

mask=pd.Timestamp(df['DATE']) < pd.Timestamp('06/07/2003')

但这不会飞，因为 Timestamp 不理解 Series 对象。你可以走行人路，但这很丑：

mask=pd.Series([pd.Timestamp(df.loc[x,'DATE']) for x in df['DATE'].index]) < pd.Timestamp('06/07/2003')

如何简洁明了？

【问题讨论】：

【解决方案1】：

使用to_datetime 转换为日期时间，也可以使用字符串进行比较：

mask = pd.to_datetime(df['DATE']) < '06/07/2003'
print (mask)
0     True
1     True
2    False
Name: DATE, dtype: bool

【讨论】：

【解决方案2】：

其实我在发帖时找到了一个答案——Pandas Series 类上有“应用”功能：

mask=df['DATE'].apply(pd.Timestamp) < pd.Timestamp('06/07/2003')

【讨论】：