Python 熊猫从特定日期和时间范围读取csv数据帧行

我有一个来自CSV文件的数据帧，如下所示

         TimeStamp
0        12/7/2017 8:00
1        12/7/2017 7:00
2        12/7/2017 6:00
3        12/7/2017 5:00
4        12/7/2017 4:00
5        12/7/2017 3:00
6        12/7/2017 2:00
7        12/7/2017 1:00
8        12/7/2017 0:00
9       11/7/2017 23:00
10      11/7/2017 22:00
...
9996     3/12/2015 6:00
9997     3/12/2015 5:00
9998     3/12/2015 4:00
9999     3/12/2015 3:00
Name: TimeStamp, Length: 10000, dtype: object

我试图使用

Pandas

读取特定日期和时间范围内的数据，例如从

2017年11月7日8:00

到

2017年12月7日8:00

我曾尝试在方法之间使用

布尔掩码

、

日期时间索引

和

。它读取了该范围之外的数据，以及2016年和2015年的数据。这是我的密码

import pandas as pd

eurusd = pd.read_csv('fxhistoricaldata_EURUSD_hour.csv')
eurusd = eurusd[(eurusd['TimeStamp'] >= '11/7/2017 8:00') & 
(eurusd['TimeStamp'] <= '12/7/2017 8:00')]

print(eurusd['TimeStamp'])

结果是,

2        12/7/2017 6:00
3        12/7/2017 5:00
4        12/7/2017 4:00
5        12/7/2017 3:00
6        12/7/2017 2:00
7        12/7/2017 1:00
8        12/7/2017 0:00
23       11/7/2017 9:00
24       11/7/2017 8:00
513     12/6/2017 23:00
514     12/6/2017 22:00
515     12/6/2017 21:00
516     12/6/2017 20:00
517     12/6/2017 19:00
518     12/6/2017 18:00
519     12/6/2017 17:00
520     12/6/2017 16:00
521     12/6/2017 15:00
522     12/6/2017 14:00
523     12/6/2017 13:00
524     12/6/2017 12:00
525     12/6/2017 11:00
         ...       
8827     12/2/2016 5:00
8828     12/2/2016 4:00
8829     12/2/2016 3:00
Name: TimeStamp, Length: 305, dtype: object

有人能帮我纠正我的问题吗，或者有什么功能可以帮助我完成任务吗？非常感谢您的帮助
 您可以使用datetime和dateutil库执行此操作：

from dateutil import parser
from datetime import datetime

df['TimeStamp'] = df['TimeStamp'].apply(lambda x: parser.parse(x))

df[(df['TimeStamp'] < datetime(2017, 12, 7)) & (df['TimeStamp']> datetime(2015, 3, 12))] #or whichever dates you're looking for

来自dateutil导入解析器的

从日期时间导入日期时间
df['TimeStamp']=df['TimeStamp'].apply（lambda x:parser.parse（x））
df[（df['TimeStamp']datetime（2015,3,12））#或您正在寻找的任何日期
您需要确保
欧元['TimeStamp']
是一个数据类型为
datetime64[ns]
的系列：

eurusd['TimeStamp'] = pd.to_datetime(eurusd['TimeStamp'])

创建布尔掩码：

mask = (eurusd['TimeStamp'] > start_date) & (eurusd['TimeStamp'] <= end_date)

将时间戳列（如
eurusd['timestamp']=pd.）转换为_datetime（eurusd['timestamp']）
，您的解决方案将起作用。或者使用parse_dates=True进行读取
mask = (eurusd['TimeStamp'] > start_date) & (eurusd['TimeStamp'] <= end_date)

eurusd = eurusd.loc[mask]