根据日期范围对 Panda Dataframe 中的数据进行排序和过滤答案

【问题标题】：Sort and Filter data from a Panda Dataframe according to date range根据日期范围对 Panda Dataframe 中的数据进行排序和过滤
【发布时间】：2016-06-16 18:44:51
【问题描述】：

我的数据框有两列：(i) 字符串格式的日期列和 (ii) int 值。我想将日期字符串转换为日期对象，然后根据日期范围过滤和排序数据。将一个字符串转换为日期可以正常工作：

date = dateutil.parser.parse(date_string)
date = ("%02d:%02d:%02d" % (date.hour, date.minute, date.second))

如何迭代数据框中的所有值并应用解析，然后我可以使用 df 上的 panda 库对数据进行过滤和排序，如下所示？

df.sort(['etime'])
df[df['etime'].isin([begin_date, end_date])]

我的数据框数据示例如下：

          etime                        instantaneous_ops_per_sec
3    2016-06-15T15:30:09Z                         26
4    2016-06-15T15:30:14Z                         26
5    2016-06-15T15:30:19Z                         24
6    2016-06-15T15:30:24Z                         27

【问题讨论】：

我认为您可能希望df['etime'].between(begin_date, end_date) 而不是使用isin 进行过滤。使用isin 只会返回True 与begin_date 或end_date 完全匹配的日期。对于包含在 begin_date 和 end_date 之间的日期，使用 between 将返回 True。

标签： python pandas filter dataframe

【解决方案1】：

你想使用pd.to_datetime:

df['etime'] = pd.to_datetime(df['etime'], format="%H:%M:%S")

【讨论】：

我收到以下错误：df['etime'] = pd.to_datetime(df['etime'], format="%H:%M:%S") 时间数据 u'2016-06-15T15:30:09Z' 与格式 '%H:%M:%S' 不匹配（匹配)
我得到了同样的错误，但它适用于我而不指定格式：pd.to_datetime(df['etime'])。
两个建议都有效：下面的格式或没有根建议的格式 - 谢谢！

【解决方案2】：

试试这个：

df['etime'] = pd.to_datetime(df['etime'], format="%Y%m%d %H:%M:%S")
df[df['etime'].between([begin_date, end_date])]

注意：由于您的代码显示date，而您使用time，然后按time 排序。结果可能不是你想要的。您通常希望先过滤然后排序，但 OP 中的代码却相反。

【讨论】：