Python 3.x 在Dataframe中切片列的特定行

在Pandas中的流动数据框中，我想提取

'03/01'

和

'06/01'

之间对应日期的列。我根本不想使用索引，因为我的输入是开始和结束日期。我怎么能这样做

      A       B
0   01/01   56
1   02/01   54
2   03/01   66
3   04/01   77
4   05/01   66
5   06/01   72
6   07/01   132
7   08/01   127

---

欢迎您使用布尔屏蔽，即：

df[(df.A >= start_date) && (df.A <= end_date)]

---

df[（df.A>=开始日期）&（df.A欢迎您使用布尔屏蔽，即：

df[(df.A >= start_date) && (df.A <= end_date)]

df[（df.A>=start_date）&（df.A首先使用daterange创建一个所需日期的列表。我添加2000年，因为您需要提供一年，这样才能工作，然后我会将其切断以获得所需字符串。在现实生活中，由于闰日之类的原因，您可能需要关注实际年份

date_start = '03/01'
date_end = '06/01'
dates = [x.strftime('%m/%d') for x in pd.date_range('2000/{}'.format(date_start), 
                        '2000/{}'.format(date_end), freq='D')]

日期现在等于：

['03/01',
 '03/02',
 '03/03',
 '03/04',
 .....
 '05/29',
 '05/30',
 '05/31',
 '06/01']

然后简单地使用isin参数，就完成了

df = df.loc[df.A.isin(dates)]
df

如果您的列是datetime列，我想您可以跳过列表理解中的strftime部分以获得正确的结果。
首先使用daterange创建所需日期的列表。我将添加2000年，因为您需要为此提供一年，然后我将其切断以获得所需的字符串。在现实生活中，您可能希望o由于闰日等原因，请注意实际年份

date_start = '03/01'
date_end = '06/01'
dates = [x.strftime('%m/%d') for x in pd.date_range('2000/{}'.format(date_start), 
                        '2000/{}'.format(date_end), freq='D')]

日期现在等于：

['03/01',
 '03/02',
 '03/03',
 '03/04',
 .....
 '05/29',
 '05/30',
 '05/31',
 '06/01']

然后简单地使用isin参数，就完成了

df = df.loc[df.A.isin(dates)]
df

如果您的列是datetime列，我想您可以跳过列表理解中的strftime部分以获得正确的结果。
我认为df[（df.a>=开始日期）&（df.A输出是什么，它与您的期望有什么不同？只是为了确定，A列的格式是否实际为datetime？它是dd/mm格式的日期时间。代码没有针对不同月份的日期进行排序。哦，如果您想对其进行排序，那么您可以执行类似于
df[（df.A>=开始日期）&（df.A）的操作[（df.A>=start_date）和（df.A）输出是什么，它与您的期望有什么不同？只是为了确定，A列的格式是否实际是datetime？它是dd/mm格式的日期时间。代码没有针对不同月份的日期进行排序。哦，如果您想对其进行排序，那么您可以执行类似于
df[（df.A>=start_date）和（df.A）的操作