- Pandas数据分析快速上手500招(微课视频版)
- 罗帅 罗斌编著
- 156字
- 2023-07-17 18:40:41
089 在日期类型的列中按日筛选数据
此案例主要演示了使用year、month、dayofweek、day等属性在日期类型的列中按年或按月或按周或按日筛选数据。当在Jupyter Notebook中运行此案例代码之后,将在DataFrame中筛选每月15日的数据,效果分别如图089-1和图089-2所示。

图089-1

图089-2
主要代码如下。

在上面这段代码中,df[df.日期.dt.day==15]表示在df的日期列中筛选每月15号的数据。
此案例的主要源文件是MyCode\H549\H549.ipynb。