Python 熊猫分组方式和筛选方式

我有一个数据框

data

，我有一个

datetime

列，名为

created\u at

，还有一个名为

text

的列。我想提取在day创建的

u与输入日期（从给定范围）匹配的行，以及以字母“a”开头的
text
值

我的数据框相当大，所以我认为最初我应该按天分组，然后使用分组的数据框来过滤每一天和文本

data.set_index('created_at').groupby(pd.Grouper(freq='D'))

但是，我不确定如何应用最终过滤器。（我也不确定这是否是实现我想要的最好方法）
我不知道其余的，因为你没有给我们一个短端版本的示例，但我至少可以将输入与列匹配

input = input("input datetime :  ")
created_at_column = df.loc[:, created_at] # df is your DataFrame
[x for x in list(created_at_column) if x == input]


    

正如@HenryEcker所说，很难为你确定最佳选择。
我从nltk生成2021-05-01和2021-05-31之间的1836个日期和1836个单词（小写）

? 对数据帧的外观和实现目标的了解非常少，很难确定这是否是实现目标的最佳方式。@HenryEcker我想获得在

创建的

与我给它的日期匹配的实体，
文本
列也应该以“a”开头。唯一的问题是dataframe本身有很多行，我想做很多天的这个操作。
# criteria
input_day = "2021-05-30"
first_letter = "a"

# Pandas to Numpy
created_at = data["created_at"].dt.date.values.astype("datetime64[D]")
text = data["text"].values.astype("<U1")  # keep only the first letter

# Filter
out = data.iloc[np.nonzero((created_at == np.datetime64(input_day))
                           & (text == first_letter))]

>>> out
                        created_at            text
1794 2021-05-30 07:54:46.103542234    alienability
1819 2021-05-30 17:43:19.455040872  anthologically
1820 2021-05-30 18:06:51.989100817     appreciativ
1830 2021-05-30 22:02:17.329700272     acoustician
1832 2021-05-30 22:49:22.397820163       afternote