我们在做数据分析的时候，往往会用到筛选年、月、日的需求，在pandas库里面就很容易实现这个功能，方法如下：
首先导入一份数据
import pandas as pd
pd.set_option('display.unicode.ambiguous_as_wide', True) #处理数据的列标题与数据无法对齐的情况
pd.set_option('display.unicode.east_asian_width', True) #无法对齐主要是因为列标题是中文
df = pd.read_csv(r'data\sh600000.csv',encoding='gbk')
print(df)
假如我想筛选出2008年的股票数据，方法如下：
import pandas as pd
pd.set_option('display.unicode.ambiguous_as_wide', True) #处理数据的列标题与数据无法对齐的情况
pd.set_option('display.unicode.east_asian_width', True) #无法对齐主要是因为列标题是中文
df = pd.read_csv(r'data\sh600000.csv',encoding='gbk')
#转换为日期格式
df['交易日期']=pd.to_datetime(df['交易日期'])
# 将日期格式设置为索引，按照年月日筛选，此步骤必须有
df=df.set_index('交易日期')
year=df['2008'] #按年筛选
print(year)
如果按月筛选，代码如下：
month=df['2009-5'] #按月份筛选
print(month)
如果按日筛选，代码如下：
day=df['2009-1-1':'2009-3-12'] #按日份筛选
print(day)
