Python 如何使用pandas在datafram中搜索匹配字符串？

我是一名初级程序员，使用Python中的pandas库。我目前有一个代码，根据我提供的程序标题，读取从我桌面上提取的csv文件：

string = input("Enter a ticker: ")
file = string + (".csv")
file_location = 'M:\\A*************\\r*******\\files\\r************.tar\\tmp\\p*********\\' + file

if config.is_file():
    print(file)
    print(file_location)
    df = pd.read_csv(file_location)
    #print(df)
else:
    print("Invalid ticker input")

这允许我的用户输入文件名，并使用Pandas读取文件。数据帧是2列（时间戳，用户持有），大约17k行

我希望我的用户能够输入日期：

date = input("Enter a date (YYYY-MM-DD): ")

程序将返回带有相应日期（时间戳）和用户（用户）的行。 前/

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如果有人知道怎么做，请告诉我

用户给定的日期可以作为变量dt接收

output_df = df[df['timestamp'] == date][['timestamp', 'users_holding']]

#Import libraries and and convert user given date to datetime:
from datetime import datetime
dt1 = datetime.strptime("2019-08-23", "%Y-%m-%d")\

#Do similar conversion for your Date column in pandas DF
#Filter all the dates equal to your date
df[ df['date'] == dt1 ] ['timestamp', ' 'users_holding']

旁注。请不要使用诸如“timestamp”之类的列名，这可能会导致代码冲突。

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请养成习惯，将这些列重命名为标准列，例如“用户时间戳”

您的用户给定日期可以作为变量dt接收

#Import libraries and and convert user given date to datetime:
from datetime import datetime
dt1 = datetime.strptime("2019-08-23", "%Y-%m-%d")\

#Do similar conversion for your Date column in pandas DF
#Filter all the dates equal to your date
df[ df['date'] == dt1 ] ['timestamp', ' 'users_holding']

旁注。请不要使用诸如“timestamp”之类的列名，这可能会导致代码冲突。

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请养成习惯，将这些列重命名为“用户时间戳”之类的标准列。

您不需要搜索字符串，应该使用正确的熊猫。时间戳您不需要搜索字符串，应该使用正确的熊猫。时间戳不使用链式索引。一次完成所有操作：

df.loc[df['timestamp']==date，['timestamp'，'users\u holding']]

```空数据帧列：[timestamp，users\u holding]索引：[]不要使用链式索引。一气呵成：

df.loc[df['timestamp']==date，['timestamp'，'users\u holding']

```空数据帧列：[timestamp，users\u holding]索引：[]