Python正在筛选日期上的数据帧

我试图在某一列中的某一日期操作CSV文件。 我用熊猫（total noob）来做这件事，在我开始约会之前，我非常成功。 CSV看起来像这样（当然有更多的列和行）。 以下是专栏：

电路
状态
生效日期

这些是价值观：

xx001
操作性
2007年12月31日

我尝试了dataframe查询（我在其他方面都使用它），但没有成功。 我尝试了dataframe loc（它适用于所有其他方面），但没有成功

如何获取给定日期中较旧或较新的所有行？如果我有其他条件来过滤数据框，我如何将它们与日期过滤器结合起来

这是我的“原始”代码：

将熊猫作为pd导入
#parse_dates=[“生效日期”]
#数据类型={'Effective Date'：'str'}
df=pd.read\u csv（“example.csv”，dtype=object）
#，parse_dates=parse_dates，推断_datetime_format=True
#尝试了很多关于这方面的建议
cols=df.columns
cols=cols.map（λx:x.replace（'''.''.'））
df.columns=cols
状态1='抑制'
状态2='订单中止'
池='2'
地区=‘欧盟’
日期1='2017年12月31日'
filt_df=df.query（'Status！=@status1和Status！=@status2和Pool==@Pool和Region_A===@Region'））
过滤测向重置索引（drop=True，inplace=True）
过滤到csv（'filtered.csv'）
#这很有效
supp_df=df.query（'Status=@status1和Effective_Date<@date1'））
支持测向重置索引（drop=True，inplace=True）
支持文档到支持文档（“支持文档”）
#这根本不起作用

我尝试了很多方法，但都没能把它们组合起来。这只是我尝试过的众多方法之一。。所以我知道这可能是完全错误的，因为没有使用日期解析。 supp.csv将被保存，但显示的日期到处都是，因此与此代码中的“逻辑”不匹配。

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谢谢你的帮助

确保将日期转换为日期时间，然后对其进行过滤

df['Effective Date'] = pd.to_datetime(df['Effective Date'])
df[df['Effective Date'] < '2017-12-31']

#This returns all the values with dates before 31th of December, 2017.
#You can also use Query

df['effect Date']=pd.to_datetime（df['effect Date']）
df[df[生效日期]<'2017-12-31']
#这将返回日期在2017年12月31日之前的所有值。
#您还可以使用查询

确保将日期转换为日期时间，然后对其进行过滤

df['Effective Date'] = pd.to_datetime(df['Effective Date'])
df[df['Effective Date'] < '2017-12-31']

#This returns all the values with dates before 31th of December, 2017.
#You can also use Query

df['effect Date']=pd.to_datetime（df['effect Date']）
df[df[生效日期]<'2017-12-31']
#这将返回日期在2017年12月31日之前的所有值。
#您还可以使用查询

谢谢。这是有效的。现在我必须弄清楚如何过滤“坏”日期：）@iDrwish…如何将日期筛选为（从当前日期前14天）您可以使用

timedelta

如

dt.now（）-timedelta（days=14）

，这是14天以前的日期。谢谢。这是有效的。现在我必须弄清楚如何过滤“坏”日期：）@iDrwish…如何将日期筛选为（从当前日期前14天），您可以使用

timedelta

如

dt.now（）-timedelta（days=14）

，这是14天以前的日期。