Python 如何按日期范围过滤数据帧而不指定年份

假设我有一个带有日期时间索引的熊猫数据框，如下所示：

1970-01-01
1970-01-02
1970-01-03
...
2021-04-26
2021-04-27
...

如何按日期范围过滤，即“02-01”：“04-05”，结果如下：

1970-02-01
1970-02-02
...
1970-04-05
1971-02-01
1971-02-02
...
1971-04-05
...

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可以使用布尔索引，例如：

m = ((df.index.month >= 2) & (df.index.month <= 4)) & (
    (df.index.day >= 1) & (df.index.day <= 5)
)

print(df[m])

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编辑：您可以跳过

=1

几天：

m = ((df.index.month >= 2) & (df.index.month <= 4)) & (df.index.day <= 5)
print(df[m])

然后将“日期”列转换为datetime，设置索引并对其进行过滤：

df[“Date”]=pd.to_datetime（df[“Date”]，dayfirst=False）
df=df.set_索引（“日期”）
m=（（df.index.month>=2）和（df.index.month=1）和（df.index.day大于等于1）在日期方面是多余的创建大于或等于也不需要额外的计算，当大于或小于时就足够了这是我的第一种方法。但是“df.index.day@Andrej：这只是一个15-20年的连续数据帧。我想过滤任意的时间范围，如xxxx-03-17-xxxx-05-29，并获得所有年份的时间跨度之间的所有天数。好的，谢谢。我想可能有一个我监管过的熊猫捷径，但这应该行得通。
year_min = df.index.min().year
year_max = df.index.max().year

m = [False] * len(df)
for y in range(year_min, year_max + 1):
    m = ((df.index >= f"{y}-02-01") & (df.index <= f"{y}-04-05")) | m

print(df[m])