Фильтрация строк в DataFrame по датам в Pandas

Быстрый ответ

Фильтровать строки pandas DataFrame по заданному диапазону дат можно при помощи следующей конструкции:

import pandas as pd

# Представим, что у нас есть DataFrame
df = pd.DataFrame({
    'date': pd.to_datetime(['2023-01-01', '2023-01-15', '2023-02-01']),
    'value': [10, 20, 30]
})

# Теперь мы проведем фильтрацию по интервалу с '2023-01-10' по '2023-01-31'
filtered_df = df[(df['date'] >= '2023-01-10') & (df['date'] <= '2023-01-31')]

print(filtered_df)

Оптимизация больших DataFrame

При работе с большими массивами данных:

• Используйте функцию pd.read_csv с аргументом parse_dates при загрузке данных, чтобы сразу конвертировать даты в формат datetime64[ns].
• Для удобства работы с временными последовательностями можно задать столбец с датами в качестве DatetimeIndex.

DatetimeIndex: Ваше тайное оружие

Если в DataFrame присутствует столбец с датами:

• Приведите его к DatetimeIndex, чтобы упростить фильтрацию, таким образом: df['2023-01-10':'2023-01-31'].
• DatetimeIndex может анализировать временные интервалы, что дает возможность быстро проводить поиск и выполнение сложных операций с данными.

Выборка данных по всему диапазону дат

При указании начальной и конечной дат:

• Можно использовать pd.Timestamp, datetime.datetime или просто строковые литералы.
• Необходимо помнить, что в Python по умолчанию последний элемент исключается из промежутка, в то время как в pandas обе границы включаются в выборку.
• Для более точной работы можно воспользоваться методом pd.Series.between с аргументом inclusive.

Пора решать: Какой метод лучше подходит для вашей задачи?

Выбор метода зависит от конкретного сценария:

• Комбинируйте логические операторы и маски для трудных сценариев работы с диапазонами дат.
• Нужно провести проверку находится ли дата в определенном промежутке? Используйте pd.date_range.
• От использования метода isin с временными метками лучше отказаться из-за его низкой скорости, очень важной для обеспечения производительности.

Как эффективно разбить большие наборы данных?

При работе с огромными массивами данных следует помнить:

• Возможно увеличивать скорость обработки данных, задействовав анализ и обработку дат в столбцах заранее.
• Если вам часто приходится работать с выборками данных, сохраненные булевы маски станут незаменимым инструментом.
• Тщательный подбор типов данных и умелое использование индексов помогут экономить ценнейшие микросекунды – это ваш ключ к быстрой победе!

Полезные материалы

1. pandas.DataFrame.between_time — документация pandas 2.2.0 — подробнее о методе .between_time().
2. pandas.DatetimeIndex — документация pandas 2.2.0 — информация об использовании DatetimeIndex при работе с временными рядами в pandas.
3. pandas.to_datetime — документация pandas 2.2.0 — описание метода to_datetime, позволяющего переводить строки в объекты datetime.
4. Обработка временных рядов / функциональность дат — документация pandas 2.2.0 — всеобъемлющее руководство по работе с временными рядами в Pandas.
5. Индексация и выбор данных — документация pandas 2.2.0 — расшифровка принципов булевой индексации в Pandas.