Python代码通过引用日期列来划分数据集

我有一个数据集的日期范围是2007-2015年，我想根据日期范围划分数据集

一个数据集的日期范围应为2007年6月至2015年5月

其他数据集的日期范围应为2015年6月至2015年12月

根据

Issued\u d

列，我想划分我的数据集

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您可以将该数据带到熊猫的数据框中。如果您不熟悉熊猫，可以阅读文档。

当您已经将该数据作为数据帧时，请确保

issue\u d

是日期时间列：

your_dataframe[issue_d].dtype

如果不是datetime类型，请执行以下操作：

your_dataframe[issue_d] = pd.to_datetime(your_dataframe[issue_d], format='%m%Y')

然后，您可以选择/按日期划分数据帧：

df1 = your_dataframe(your_dataframe[issue_d] < '06-2015')
df2 = your_dataframe(your_dataframe[issue_d] > '05-2015')

df1=您的数据帧（您的数据帧[发布日期]<'06-2015'）
df2=您的数据帧（您的数据帧[发布日期]>'05-2015'）

I don'；我看不出这个问题。在（csvreader，pandas，…）中读取文件并通过此值进行过滤，例如使用datetime。你能澄清一下你想知道什么或者你被困在哪里吗？