Pandas 按日期或匿名函数筛选熊猫系列

我有一个类型的对象：“pandas.core.series.series”

看起来是这样的：

1997-09-10         0.000000
1997-09-11         0.000000
1997-09-12         0.000000
                  ...      
2019-10-15    348153.430102
2019-10-16    348153.265395
2019-10-17    348153.100689
Freq: B, Length: 5767, dtype: float64

我想把它过滤到2005-01-01之后的结果中

我已经研究了Series.filter函数，但它们没有给出如何与日期或匿名函数交互的示例

请告知。

使用：

rng = pd.date_range('2004-12-28', periods=10)
s = pd.Series( range(10), index=rng)  
print (s)
2004-12-28    0
2004-12-29    1
2004-12-30    2
2004-12-31    3
2005-01-01    4
2005-01-02    5
2005-01-03    6
2005-01-04    7
2005-01-05    8
2005-01-06    9
Freq: D, dtype: int64

如果需要，请使用还包括日期时间：

print (s.loc['2005-01-01':])
2005-01-01    4
2005-01-02    5
2005-01-03    6
2005-01-04    7
2005-01-05    8
2005-01-06    9
Freq: D, dtype: int64

或与“按日期时间比较”一起使用：

#include datetime   
print (s[s.index >= '2005-01-01'])
2005-01-01    4
2005-01-02    5
2005-01-03    6
2005-01-04    7
2005-01-05    8
2005-01-06    9
Freq: D, dtype: int64

#exlude datetime
print (s[s.index > '2005-01-01'])
2005-01-02    5
2005-01-03    6
2005-01-04    7
2005-01-05    8
2005-01-06    9
Freq: D, dtype: int64

我们可以简单地做到：

s[s.index>'2005-01-01']

或：

---

序列datetime数据类型中的索引是否为？

s.loc[lambda x: x.index>'2005-01-01']