我有一个比较datetime64 [ns]和类似'2017-01-01'的数据的问题。
这是代码： df.loc[(df['Date'] >= datetime.date(2017.1.1), 'TimeRange'] = '2017.1'
但是，已经显示出错误并说descriptor 'date' requires a 'datetime.datetime' object but received a 'int'.
如何将datetime64与数据(2017-01-01或2-17-6-1和喜欢(进行比较(
谢谢
演示：
源DF：
In [83]: df = pd.DataFrame({'tm':pd.date_range('2000-01-01', freq='9999T', periods=20)})
In [84]: df
Out[84]:
tm
0 2000-01-01 00:00:00
1 2000-01-07 22:39:00
2 2000-01-14 21:18:00
3 2000-01-21 19:57:00
4 2000-01-28 18:36:00
5 2000-02-04 17:15:00
6 2000-02-11 15:54:00
7 2000-02-18 14:33:00
8 2000-02-25 13:12:00
9 2000-03-03 11:51:00
10 2000-03-10 10:30:00
11 2000-03-17 09:09:00
12 2000-03-24 07:48:00
13 2000-03-31 06:27:00
14 2000-04-07 05:06:00
15 2000-04-14 03:45:00
16 2000-04-21 02:24:00
17 2000-04-28 01:03:00
18 2000-05-04 23:42:00
19 2000-05-11 22:21:00
过滤：
In [85]: df.loc[df.tm > '2000-03-01']
Out[85]:
tm
9 2000-03-03 11:51:00
10 2000-03-10 10:30:00
11 2000-03-17 09:09:00
12 2000-03-24 07:48:00
13 2000-03-31 06:27:00
14 2000-04-07 05:06:00
15 2000-04-14 03:45:00
16 2000-04-21 02:24:00
17 2000-04-28 01:03:00
18 2000-05-04 23:42:00
19 2000-05-11 22:21:00
In [86]: df.loc[df.tm > '2000-3-1']
Out[86]:
tm
9 2000-03-03 11:51:00
10 2000-03-10 10:30:00
11 2000-03-17 09:09:00
12 2000-03-24 07:48:00
13 2000-03-31 06:27:00
14 2000-04-07 05:06:00
15 2000-04-14 03:45:00
16 2000-04-21 02:24:00
17 2000-04-28 01:03:00
18 2000-05-04 23:42:00
19 2000-05-11 22:21:00
不是标准日期格式：
In [87]: df.loc[df.tm > pd.to_datetime('03/01/2000')]
Out[87]:
tm
9 2000-03-03 11:51:00
10 2000-03-10 10:30:00
11 2000-03-17 09:09:00
12 2000-03-24 07:48:00
13 2000-03-31 06:27:00
14 2000-04-07 05:06:00
15 2000-04-14 03:45:00
16 2000-04-21 02:24:00
17 2000-04-28 01:03:00
18 2000-05-04 23:42:00
19 2000-05-11 22:21:00
您需要确保与其比较的数据也以相同的格式。假设您有两个datetime对象，则可以这样做：
import datetime
print(df.loc[(df['Date'] >= datetime.date(2017, 1, 1), 'TimeRange'])
这将创建一个datetime对象并列出过滤结果。您也可以如上所述分配结果。