Pandas-Python，基于日期列删除行

我试图根据一个日期列删除数据框的行<代码>[交货日期]

我需要删除超过6个月但不等于“1970”年的行

我创建了两个变量：

from datetime import date, timedelta
sixmonthago = date.today() - timedelta(188)

import time
nineteen_seventy = time.strptime('01-01-70', '%d-%m-%y')

但是我不知道如何使用

[Delivery Date]

列删除基于这两个变量的行

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有人能提供正确的解决方案吗？

您可以将其过滤掉：

df[(df['Delivery Date'].dt.year == 1970) | (df['Delivery Date'] >= sixmonthago)]

这将返回年份为1970或日期小于6个月的所有行

您可以使用布尔索引并传递多个条件来过滤df，对于多个条件，您需要使用数组运算符，因此

|

而不是

或

，并且由于运算符优先级，需要在条件周围加上括号

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检查文档以了解有关

的解释，确保计算本身在之前的“6个月”内是准确的。您可能不想在188天内硬编码。并非所有月份都是平等的

from datetime import date
from dateutil.relativedelta import relativedelta

#http://stackoverflow.com/questions/546321/how-do-i-calculate-the-date-six-months-from-the-current-date-using-the-datetime
six_months = date.today() - relativedelta( months = +6 )

然后可以应用以下逻辑

import time
nineteen_seventy = time.strptime('01-01-70', '%d-%m-%y')

df = df[(df['Delivery Date'].dt.year == nineteen_seventy.tm_year) | (df['Delivery Date'] >= six_months)]

如果确实要删除数据帧的部分，可以执行以下操作：

df = df[(df['Delivery Date'].dt.year != nineteen_seventy.tm_year) | (df['Delivery Date'] < six_months)].drop(df.columns)

df=df[（df[‘交付日期’].dt.year！=十九（七十）年）|（df[‘交付日期’]<六（六）个月）]。下降（df.columns）

谢谢。。我得到一个返回错误：TypeError:“只能使用带有datetimelike值的.dt访问器”-可能需要单独的问题，但这是否意味着我必须将[Delivery Date]更改为datetime？对不起，我对这个很陌生。你可能有字符串而不是日期时间，你可以将doing

df['Delivery Date']=pd.转换为_datetime（df['Delivery Date']）

嘿，这是返回的错误：drop（）至少接受2个参数，给定1个参数