基于日期熊猫数据框的子集答案

【问题标题】：Subsetting based on dates pandas dataframe基于日期熊猫数据框的子集
【发布时间】：2018-07-25 17:31:53
【问题描述】：

我有一个日期列，在转换为日期时间后它看起来像这样：

 data['date']=pd.to_datetime(data[date])
 2018-07-20 00:00:00

当我尝试使用它进行子集化时：

 beg = datetime.datetime.strptime('2018-07-20', '%Y-%m-%d')
 end = datetime.datetime.strptime('2018-07-25', '%Y-%m-%d')
 data = data.loc[(data['date']>=beg) & (data['date']<=end)]

我收到此错误：

ValueError: 不能用多维键索引

有谁知道我做错了什么？

【问题讨论】：

你能把df.columns打印到问题中吗
这是一个非常大的数据集，所以 df.columns 会打印出很多变量名。'date' 在那里，但它的价值
我的猜测是其中不止一个是date，这就是为什么你应该看看它。
啊，我明白了。我会检查
只有 1 个“日期”列

标签： pandas date subset

【解决方案1】：

一种解决方案是使用partial string indexing，将该日期移到数据框索引中。

MCVE：

df = pd.DataFrame(np.arange(100),index=pd.date_range('2010-01-01',periods=100, freq='45D'))
df.loc['2010-05-10':'2013-12-04']

输出：

             0
2010-05-16   3
2010-06-30   4
2010-08-14   5
2010-09-28   6
2010-11-12   7
2010-12-27   8
2011-02-10   9
2011-03-27  10
2011-05-11  11
2011-06-25  12
2011-08-09  13
2011-09-23  14
2011-11-07  15
2011-12-22  16
2012-02-05  17
2012-03-21  18
2012-05-05  19
2012-06-19  20
2012-08-03  21
2012-09-17  22
2012-11-01  23
2012-12-16  24
2013-01-30  25
2013-03-16  26
2013-04-30  27
2013-06-14  28
2013-07-29  29
2013-09-12  30
2013-10-27  31

【讨论】：

啊，有趣的解决方案。我有点需要我的索引但是用于其他目的（我想我可以将当前索引变成一个变量）。