Scalar和Logical条件的过滤行是众所周知的，并在这里进行了报道，例如df[df['col']>=0]可用于过滤负行。然而，我已经开始使用约会时间了，我想知道什么方法有效，我可能会用我自己找到或尝试的方法来回答。
在panda中，只要您的所有日期时间数据都格式化为日期时间，它的行为就非常相似。以下是一些示例和一个附加的参考链接。
筛选两个日期之间的行。
df[(df['date'] > '2019-12-01') & (df['date'] < '2019-12-31')]
按索引过滤行
df2.loc['2019-12-01':'2019-12-31']
https://datascientyst.com/filter-by-date-pandas-dataframe/#:~：text=这里%20是%20几种%20方法%20到%20筛选%20行%20 in，3%29%20筛选+20行%20由%20日期%20使用%20 Pandas%20查询
要用Omnishroom完成答案，如果数据帧中的列df已经是datetime类型，那么使用他提到的内容就没有问题。但是，如果您的列是像我的列一样的string，那么使用.dt.date如下：
series[series['date_column'].dt.date == datetime.date(2007, 1, 1)]
请参阅Omnishroom了解更多信息。我刚刚添加了.dt.date。此外，由于我的日期时间字符串是另一种格式，所以我没有使用那种类型的方法。