通过字符串日期过滤熊猫的过滤数据

Question

这样

的	框
看起来	一个
我	有
数据	​
​	​
​	​
​	一些价值
2011-01-04	一些价值
...	...
2012-01-02	某些价值
2012-01-03	某些值
2012-01-04	某些值

日期列（％y-％m-％d）是dtype dateTime64 [ns]和参数列为dtype float64

我也有一个字符串变量'limit_date'

我想获得一个DF，该df只有与limit_date之前的日期相对应的行。

我已经使用了这两种不同的方法，他们起作用了： df [df ['date']＆lt;'2011-01-01'] 20110101'）

在两种情况下，我都会得到像这样看起来像这样的东西：

日期	参数
2010-01-02	某些值
2010-01-03	某些值
2010-01-04	一些值
...	df.Query（'date＆lt ;
2010-12-30	有些价值
2010-12-31	然而，一些价值

。如果我想使用字符串limit_date，我会遇到问题：

• 当我使用limit_date ='2011-01-01'和df [df ['date'']＆lt; limt_date]时，我得到一个空的df

• 当我使用limit_date ='2011-01-01'和df [df ['date']＆lt; limt_date]时，我会在使用limit_date ='1100101'和df.query（'date＆limit_date时，

  '）我有错误：

    ** undefinedVariable Error：名称'limit_date'未定义**
   

有人知道如何解决这个问题吗？

我需要在代码中使用字符串变量BC。此limit_date将在整个代码中更改。

Answer 1

dataframe.query期望您参考列名； df.query（'date＆lt; limit_date'）正在尝试查询行，其中'date'date'列中的值小于'中的值limit_date'列。 （它如何知道'date'是列，但是limit_date是一个变量，鉴于您类似地引用它们？）

以区分列和环境变量，您将需要在环境变量之前添加@。

df.query('Date < @limit_date')
#        Date
#0 2010-01-01
#1 2010-01-02
#2 2010-01-03
#3 2010-01-04

您的第一次尝试：df [df ['date']＆lt; limit_date]在技术上是正确的，应该起作用。可能，您将以前的过滤器应用于数据框架并覆盖结果，因此现在，当您应用此过滤器时，它会导致空数据帧。刷新内核，从头开始。

---

示例数据

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'Date': pd.date_range('2010-01-01', freq='D', periods=20)})
limit_date = '2010-01-05'