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pandas中如何实现按照年、月、日筛选数据

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)
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