我有一个数据框 df 如下:
date1 item_id
2000-01-01 00:00:00 0
2000-01-01 10:01:00 1
2000-01-01 00:02:00 2
2000-01-01 00:03:00 3
2000-01-01 00:04:00 4
2000-01-01 00:05:00 5
2000-01-01 00:06:00 6
2000-01-01 12:07:00 7
2000-01-02 00:08:00 8
2000-01-02 00:00:00 0
2000-01-02 00:01:00 1
2000-01-02 03:02:00 2
2000-01-02 00:03:00 3
2000-01-02 00:04:00 4
2000-01-02 00:05:00 5
2000-01-02 04:06:00 6
2000-01-02 00:07:00 7
2000-01-02 00:08:00 8
我需要一天的数据，即 2000 年 1 月 1 日。下面的查询给出了正确的结果。但是有没有一种方法可以通过传递“2000-01-01”来完成？
result= df[(df['date1'] > '2000-01-01 00:00') & (df['date1'] < '2000-01-01 23:59')]
请您参考如下方法:
使用partial string indexing , 但首先需要 DatetimeIndex:
df = df.set_index('date1')['2000-01-01']
print (df)
item_id
date1
2000-01-01 00:00:00 0
2000-01-01 10:01:00 1
2000-01-01 00:02:00 2
2000-01-01 00:03:00 3
2000-01-01 00:04:00 4
2000-01-01 00:05:00 5
2000-01-01 00:06:00 6
2000-01-01 12:07:00 7
另一种解决方案是通过 strftime 将日期时间转换为字符串并按 boolean indexing 过滤:
df = df[df['date1'].dt.strftime('%Y-%m-%d') == '2000-01-01']
print (df)
date1 item_id
0 2000-01-01 00:00:00 0
1 2000-01-01 10:01:00 1
2 2000-01-01 00:02:00 2
3 2000-01-01 00:03:00 3
4 2000-01-01 00:04:00 4
5 2000-01-01 00:05:00 5
6 2000-01-01 00:06:00 6
7 2000-01-01 12:07:00 7
