Python 使用带有日期时间的开始日期和结束日期剪切数据帧

我有一个数据框，上面有一个特定股票的每日股价账户

数据帧从2014年开始，到上周结束

>>>df
0     2014-11-19  188.479996  187.369995  188.250000  188.169998  1880800.0   
1     2014-11-20  188.639999  187.289993  187.289993  188.509995   866800.0   
2     2014-11-21  190.479996  188.949997  190.429993  189.570007  1586200.0   
3     2014-11-24  190.210007  189.770004  190.020004  190.059998  1365900.0   
4     2014-11-25  190.559998  189.660004  190.339996  190.000000  1736700.0   
...          ...         ...         ...         ...         ...        ...   
1507  2020-11-13  329.730011  325.890015  326.450012  329.010010  1996100.0   
1508  2020-11-16  333.119995  330.410004  331.649994  333.000000  3018800.0   
1509  2020-11-17  332.500000  329.250000  330.730011  331.339996  3052100.0   
1510  2020-11-18  332.140015  327.290009  331.630005  327.320007  2634900.0   
1511  2020-11-19  329.089996  325.429993  326.760010  328.709991  2962161.0

---

我想创建一个新的数据框架df1，它只包含过去两年的数据。我将如何使用datetime进行此操作？

您可以使用date time查找今天的日期，然后根据过去两年内的任何内容筛选您的df：

import datetime
import pandas as pd

# example data:
df = pd.DataFrame({'date': ['2020-11-10', '2020-11-11', '2019-11-01', '2018-11-01', '2017-11-01'],
                   'vals': [1,2,3,4,5]}) 
df['date'] = pd.to_datetime(df.date)

# get today's date
today = datetime.datetime.today() 

# filter records within last two years of today
df[(today - df.date).dt.days <= 365*2]    

导入日期时间
作为pd进口熊猫
#示例数据：
df=pd.数据帧（{'date'：['2020-11-10'，'2020-11-11'，'2019-11-01'，'2018-11-01'，'2017-11-01']，
‘VAL’：[1,2,3,4,5]}）
df['date']=pd.to_datetime（df.date）
#得到今天的日期
今天=datetime.datetime.today（）
#过滤当前最近两年内的记录
df[（今天-df.date）.dt.days你试过什么了吗？这有帮助吗：？这回答了你的问题吗？这很有效，谢谢。我接受了答案。你介意把最初的问题投上一票吗？