Python 如何从数据框中分割唯一日期数据？

现有的日期切片方法通常提取两个日期之间的数据，但不提取不同的日期。我的问题是对不同日期的数据进行切片。 我的数据帧由以下公式给出：

df =                           A         B
     2019-03-21 19:15:00   21.787958  16.728439  
     2019-03-25 19:16:00   20.983078  15.865983 
     2019-03-29 19:17:00   20.122042  15.073062  

我想提取21天和29天的数据。我的代码如下： 代码1：

输出：

ValueError: Lengths must match

代码2：

df['2019-03-21','2019-03-29']

输出：

KeyError: ('2019-03-21', '2019-03-25')

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你能帮我找出这里的错误吗？

这里发生的事情很少。首先，当您使用“==”将一个列表与另一个列表进行比较时，它不一定返回元素级比较-您必须使用内置的“isin”方法

其次，当您将掩码传递给数据帧以对其进行过滤时，掩码需要具有与数据帧中的行相同数量的元素

第三，您有一个datetime索引，您希望将其与日期进行比较，因此必须首先提取日期组件进行比较

df=pd.DataFrame({'A':[21.787958,20.983078,20.122042], 'B':16.728439,15.865983,15.073062]})
df.index=pd.to_datetime(['2019-3-21 19:15:0','2019-3-25 19:16:0','2019-3-29 19:17:0'])

下面是过滤后的数据帧：

df[pd.to_datetime(df.index.date).isin(pd.to_datetime(['2019-03-21','2019-03-29']))]

你可以使用

df.loc[df['date_column'].isin（['2019-03-21'，'2019-03-29']）]

或

df[（df['A']=='2019-03-21'）|（df['A']=='2019-03-29'）]

您编写的

df.index

只提供了行的索引。例如，如果您运行：

df.index中的i的

：
印刷品（一）

它返回0,1,2，这是行索引。但您要查找的是特定列的内容，即

df['date\u column']

，因此您应该将此列中的值与您要查找的值进行比较

可能重复的

df[pd.to_datetime(df.index.date).isin(pd.to_datetime(['2019-03-21','2019-03-29']))]