Pandas Dataframe，How do I filter a dataframe on the date column，大于1月1日的5年前

vktxenjb 于 2023-08-01 发布在其他

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我在pandas中有一个数据框架，我想过滤它。如何过滤它，使它只包含大于5年前1月1日的行？
用下面的代码，我得到了错误：TypeError：无法比较datetime.date时间和datetime.date

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
import datetime 
from dateutil.relativedelta import relativedelta

sns.set()

df = pd.read_excel("Data.xlsx", sheet_name='Seasonality')

df = df[1:]
df = df.rename(columns = {df.columns[0]: 'Date', df.columns[1]: 'WTI', df.columns[2]: 'RBOB'})
print(df)

today = date.today()
fiveYrAgo = date.today() - relativedelta(years=5)
seasStart = datetime.date(int(today.year-5),1,1)

dfSeas = df[(df['Date'] > seasStart)]

字符串

pandas

来源：https://stackoverflow.com/questions/76773360/pandas-dataframe-how-do-i-filter-a-dataframe-on-the-date-column-greater-than-j

2条答案

按热度按时间

bf1o4zei1#

根据您的代码，seasStart似乎是一个datetime.date对象。
将该对象转换为datetime.datetime：

seasStart = pd.to_datetime(seasStart)

字符串

赞(0）回复(0）举报 2023-08-01

oxcyiej72#

最后我选择了另一个解决方案：
将“Date”列转换为datetime，然后使用字符串过滤数据框以获得所需日期

df = pd.read_excel("Data.xlsx", sheet_name='Seasonality')

df = df[1:]
df = df.rename(columns = {df.columns[0]: 'Date', df.columns[1]: 'WTI', df.columns[2]: 'RBOB'})
df['Date'] = pd.to_datetime(df['Date'], format='%Y-%m-%d')
dfColumns = list(df.columns.values)
dfColumns = dfColumns[1:]
today = date.today()

dfSeas = df[(df['Date'] > str(today.year-5) + "-1-1")].copy()
dfSeas['Year'] = dfSeas['Date'].dt.year
dfSeas['Month'] = dfSeas['Date'].dt.month
dfSeas['Week'] = dfSeas['Date'].dt.isocalendar().week
dfSeas

字符串

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