Python 在时间戳日期中拆分

我有一个关于熊猫问题的问题：

因此，我有一个数据帧，看起来如下所示：

timestamp     user     exercises
2018-01-01    John         7
2018-01-01    Mary         9
2018-02-01    John         3
2018-02-01    Mary         2
2018-03-01    John         1
2018-03-01    Mary         5
2019-01-01    John         3
2019-01-01    Mary         4
2019-02-01    John         2
2019-02-01    Mary         5
2020-01-01    John         6
2020-01-01    Mary         2
2020-02-01    John         1
2020-02-01    Mary         2

我需要得到一个输出数据框，它是给定数据框的子集，但它必须只保留2018年的数据，如下所示：

    timestamp     user     exercises
    2018-01-01    John         7
    2018-01-01    Mary         9
    2018-02-01    John         3
    2018-02-01    Mary         2
    2018-03-01    John         1
    2018-03-01    Mary         5

关于如何从给定的数据帧中获取此输出数据帧，有什么想法吗

事先非常感谢

任何帮助都将不胜感激。

将熊猫作为pd导入
 import pandas as pd

 /* Convert the date column to Datetime format */

 data['DATE'] = pd.to_datetime(data['DATE'])

 /* Create mask for the required condition */

 mask = data['DATE'] <= '31-12-2018'

 /* apply mask to the data */

 data = data.loc[mask]

/*将日期列转换为日期时间格式*/
数据['DATE']=pd.to_datetime（数据['DATE']）
/*为所需条件创建掩码*/
掩码=数据['DATE']仅用于选择2018年：

# df['timestamp'] = pd.to_datetime(df['timestamp'])

df_new = df[df['timestamp'].dt.year == 2018]


尝试：

输入

    timestamp   user    exercises
0   2018-01-01  john    7
1   2018-01-01  mary    9
2   2019-01-01  john    3
3   2020-01-01  mary    2

timestamp   user    exercises
0   2018-01-01  john    7
1   2018-01-01  mary    9

输出

    timestamp   user    exercises
0   2018-01-01  john    7
1   2018-01-01  mary    9
2   2019-01-01  john    3
3   2020-01-01  mary    2

timestamp   user    exercises
0   2018-01-01  john    7
1   2018-01-01  mary    9

如果您喜欢lambdas，可以使用以下选项：

如果时间戳为字符串：

df.loc[lambda df: df.timestamp.str[:4] == '2018']

如果时间戳是日期：

df.loc[lambda df: (pd.to_datetime(df.timestamp)).dt.year == 2018]

您的索引是否为
DatetimeIndex
？如果是这样，您可以调用
data.loc[“2018”]
。在内部，
pandas
将把“2018”视为2018年，因为
.loc
切片在两边都包含，所以选择该年的所有数据。
时间戳是字符串还是日期类型？