如何用pandas高效筛选特定日期范围内的数据集？

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Pandas是Python中强大的数据分析库，这里简单介绍其用途。日期范围筛选：使用pandas转换日期格式，筛选的列是date类型，将字符串日期转换为date格式。

pandas 是 python 中一个功能强大的库，这里就不再复述了，简单介绍下用日期范围筛选 pandas 数据。

日期转换

用来筛选的列是 date 类型，所以这里要把要筛选的日期范围从字符串转成 date 类型

比如我的数据包含列名为 trade_date，从 20050101 - 20190926 的数据，我要筛选出 20050606 - 20071016 的数据，那么，先如下转换数据类型：

s_date = datetime.datetime.strptime('20050606', '%Y%m%d').date() e_date = datetime.datetime.strptime('20071016', '%Y%m%d').date()

数据筛选

非常简单，一行代码就搞定了：

df = df[(df['tra_date'] >= s_date) & (df['tra_date'] <= e_date)]

注意事项

• 多个筛选条件并存时，不能用 and 连接，需要用单个 & 符号。