我有以下df，并希望为每个id删除offer_date之前和mature_date之后的行(date-d/m/y(。最后的df看起来像final df。任何关于这个groupby的帮助都会很棒！
df
date offer_date mature_date id a b c d
0 1/1/2000 4/1/2000 9/1/2000 1 10 20 10.0 11
1 2/1/2000 4/1/2000 9/1/2000 1 10 20 10.0 11
2 3/1/2000 4/1/2000 9/1/2000 1 10 20 10.0 11
3 4/1/2000 4/1/2000 9/1/2000 1 10 20 10.0 11
4 5/1/2000 4/1/2000 9/1/2000 1 10 20 10.0 11
5 6/1/2000 4/1/2000 9/1/2000 1 10 20 10.0 11
6 7/1/2000 4/1/2000 9/1/2000 1 10 20 10.0 11
7 8/1/2000 4/1/2000 9/1/2000 1 10 20 10.0 11
8 9/1/2000 4/1/2000 9/1/2000 1 10 20 10.0 11
9 10/1/2000 4/1/2000 9/1/2000 1 10 20 10.0 11
10 1/1/2000 1/1/2000 5/1/2000 2 30 30 40.0 15
11 2/1/2000 1/1/2000 5/1/2000 2 30 30 40.0 15
12 3/1/2000 1/1/2000 5/1/2000 2 30 30 40.0 15
13 4/1/2000 1/1/2000 5/1/2000 2 30 30 40.0 15
14 5/1/2000 1/1/2000 5/1/2000 2 30 30 40.0 15
15 6/1/2000 1/1/2000 5/1/2000 2 30 30 40.0 15
16 7/1/2000 1/1/2000 5/1/2000 2 30 30 40.0 15
17 8/1/2000 1/1/2000 5/1/2000 2 30 30 40.0 15
18 9/1/2000 1/1/2000 5/1/2000 2 30 30 40.0 15
19 10/1/2000 1/1/2000 5/1/2000 2 30 30 40.0 15
20 1/1/2000 2/1/2000 4/1/2000 3 33 35 40.0 15
21 2/1/2000 2/1/2000 4/1/2000 3 33 35 40.0 15
22 3/1/2000 2/1/2000 4/1/2000 3 33 35 40.0 15
23 4/1/2000 2/1/2000 4/1/2000 3 33 35 40.0 15
24 5/1/2000 2/1/2000 4/1/2000 3 33 35 40.0 15
25 6/1/2000 2/1/2000 4/1/2000 3 33 35 40.0 15
26 7/1/2000 2/1/2000 4/1/2000 3 33 35 40.0 15
27 8/1/2000 2/1/2000 4/1/2000 3 33 35 40.0 15
28 9/1/2000 2/1/2000 4/1/2000 3 33 35 40.0 15
29 10/1/2000 2/1/2000 4/1/2000 3 33 35 40.0 15
最终df
date offer_date mature_date id a b c d
3 4/1/2000 4/1/2000 9/1/2000 1 10 20 10.0 11
4 5/1/2000 4/1/2000 9/1/2000 1 10 20 10.0 11
5 6/1/2000 4/1/2000 9/1/2000 1 10 20 10.0 11
6 7/1/2000 4/1/2000 9/1/2000 1 10 20 10.0 11
7 8/1/2000 4/1/2000 9/1/2000 1 10 20 10.0 11
8 9/1/2000 4/1/2000 9/1/2000 1 10 20 10.0 11
10 1/1/2000 1/1/2000 5/1/2000 2 30 30 40.0 15
11 2/1/2000 1/1/2000 5/1/2000 2 30 30 40.0 15
12 3/1/2000 1/1/2000 5/1/2000 2 30 30 40.0 15
13 4/1/2000 1/1/2000 5/1/2000 2 30 30 40.0 15
14 5/1/2000 1/1/2000 5/1/2000 2 30 30 40.0 15
21 2/1/2000 2/1/2000 4/1/2000 3 33 35 40.0 15
22 3/1/2000 2/1/2000 4/1/2000 3 33 35 40.0 15
23 4/1/2000 2/1/2000 4/1/2000 3 33 35 40.0 15
您实际上不需要groupby，您可以执行全局mask，因为所有日期都可以按行进行比较。转换to_datetime列以确保良好的比较。
# format for dates with day first
date_format = '%d/%m/%Y'
# create the mask with both inequality
# convert to dateitme to be ensure the selection
mask = (
pd.to_datetime(df['date'], format=date_format)
.ge(pd.to_datetime(df['offer_date'], format=date_format))
& pd.to_datetime(df['date'], format=date_format)
.le(pd.to_datetime(df['mature_date'], format=date_format))
)
print(df.loc[mask])
date offer_date mature_date id a b c d
3 4/1/2000 4/1/2000 9/1/2000 1 10 20 10.0 11
4 5/1/2000 4/1/2000 9/1/2000 1 10 20 10.0 11
5 6/1/2000 4/1/2000 9/1/2000 1 10 20 10.0 11
6 7/1/2000 4/1/2000 9/1/2000 1 10 20 10.0 11
7 8/1/2000 4/1/2000 9/1/2000 1 10 20 10.0 11
8 9/1/2000 4/1/2000 9/1/2000 1 10 20 10.0 11
10 1/1/2000 1/1/2000 5/1/2000 2 30 30 40.0 15
11 2/1/2000 1/1/2000 5/1/2000 2 30 30 40.0 15
12 3/1/2000 1/1/2000 5/1/2000 2 30 30 40.0 15
13 4/1/2000 1/1/2000 5/1/2000 2 30 30 40.0 15
14 5/1/2000 1/1/2000 5/1/2000 2 30 30 40.0 15
21 2/1/2000 2/1/2000 4/1/2000 3 33 35 40.0 15
22 3/1/2000 2/1/2000 4/1/2000 3 33 35 40.0 15
23 4/1/2000 2/1/2000 4/1/2000 3 33 35 40.0 15
EDIT：正如@Henry Ecker所指出的，在这种情况下，对于简单的日期格式，可以使用参数dayfirst，因此对每个日期列使用该pd.to_datetime(df['date'], dayfirst=True)而不是定义格式也可以。