Фильтрация DataFrame Pandas по датам на два месяца вперёд
Быстрый ответ
Для фильтрации данных в DataFrame Pandas по датам, сначала следует преобразовать колонку с датами в формат datetime
, воспользовавшись функцией pd.to_datetime()
. Затем можно применять булевы маски для отбора необходимых дат или временных промежутков.
import pandas as pd
# Преобразуем столбец дат в формат datetime.
df['date_column'] = pd.to_datetime(df['date_column'])
# Фильтруем данные за конкретную дату.
filtered_df = df[df['date_column'] == '2023-01-01']
# Выбираем данные за определенный временной интервал.
filtered_df = df[df['date_column'].between('2023-01-01', '2023-01-31')]
Код можно адаптировать под свои задачи, установив в нем другие даты.
Детальная фильтрация и тонкости процесса
Високосные годы и последние дни месяцев: дьявол, скрывающийся в мелочах
При работе с диапазонами дат следует помнить о високосных годах и различной длительности месяцев:
start_date = '2023-01-30' # Обычная дата
end_date = pd.Timestamp(start_date) + pd.offsets.MonthEnd(2) # Добавляем два месяца с учетом особенностей
# Фильтруем данные между начальной и конечной датой.
filtered_df = df[(df['date_column'] >= start_date) & (df['date_column'] <= end_date)]
Продвинутые методы фильтрации
Можно воспользоваться атрибутами .dt
для выделения и фильтрации по отдельным компонентам даты, т.е., по месяцу или дню недели:
# Фильтруем все данные, относящиеся к марту.
filtered_df = df[df['date_column'].dt.month == 3]
# Выбираем данные, у которых соответствующий день недели – понедельник.
monday_df = df[df['date_column'].dt.weekday == 0]
Замена .ix на .loc и .iloc
Метод .ix
признан устаревшим. Вместо него для индексации по меткам и по позициям необходимо использовать методы .loc
и .iloc
соответственно.
Сложная фильтрация
Операторы &
(И), |
(ИЛИ) и метод df.query
позволяют создавать сложные булевы маски:
# Пример фильтрации с применением сложного условия.
filtered_df = df[(df['date_column'] >= pd.to_datetime('2023-01-01')) &
(df['date_column'] <= pd.to_datetime('2023-03-31'))]
Производительность
- Преобразуйте столбцы дат в тип
datetime64[ns]
для увеличения скорости операций. - При работе с большим объемом данных используйте столбец дат в качестве индекса для повышения эффективности поиска.
Визуализация
DataFrame можно представить в виде календаря с событиями, распределенными по датам. Фильтрация по датам помогает выделить определенные события.
Решаем сложные задачи
Часовые пояса
Часовой пояс может повлиять на результаты сравнения дат. Используйте объекты, осведомленные о часовом поясе:
# Фильтрация с учетом часовых поясов.
tz_filtered_df = df[df['date_column'].dt.tz_localize('UTC') == pd.to_datetime('2023-03-01', utc=True)]
Переход на летнее время
Будьте внимательны при работе с данными в периоды перехода на летнее время.
Високосные секунды
Тип datetime64[ns]
в Pandas не обрабатывает високосные секунды, но это не должно влиять на большинство операций фильтрации.
Скользящее окно
Используйте скользящие временные интервалы, например "последние два месяца", для более гибкой фильтрации.
today = pd.Timestamp('сегодня')
start = today – pd.offsets.MonthBegin(2)
end = today
# Фильтр для скользящего временного окна.
moving_window_df = df[(df['date_column'] >= start) & (df['date_column'] <= end)]
Полезные материалы
В данном разделе представлены источники, которые помогут более глубоко осмыслить работу с временными рядами и фильтрацией в Pandas.