Python 写入CSV文件时未筛选行

此代码用于查找特定时间范围内（在本例中为2018年）的延迟交付，并将数据写入csv文件（otdedit.csv）。但是，尽管数据按年份正确过滤，但未延迟交付的值不会被过滤掉。我的问题是，如何筛选出只有延迟交付的行，将其写入csv文件otdedit.csv

import pandas as pd
from datetime import datetime
from datetime import timedelta


PURCHASE_ORDER = 'Material'
DELIVERY_DATE = 'Delivery Date'
DESIRED_DATE = 'Desired Delivery'
DELAYED_DAYS = 'Delayed Days'

df = pd.read_csv('otd.csv', index_col=PURCHASE_ORDER)

df[DELIVERY_DATE] = pd.to_datetime(df[DELIVERY_DATE])
df[DESIRED_DATE] = pd.to_datetime(df[DESIRED_DATE])
df[DELAYED_DAYS] = df[DELIVERY_DATE] - df[DESIRED_DATE]
late_threshold = pd.Timedelta(days=0)
late_deliveries = df[DELAYED_DAYS] > late_threshold
df[late_deliveries].drop([DELIVERY_DATE, DESIRED_DATE], axis=1)



df['Delivery Date'] = pd.to_datetime(df['Delivery Date'], format='%m/%d/%Y')
df['Desired Delivery'] = pd.to_datetime(df['Desired Delivery'], format='%m/%d/%Y')

df2 = df[(df['Delivery Date'].dt.year >= 2018) & (df['Delivery Date'].dt.year <= 2018)]
df2['Diff Deliv Date'] = df2['Delivery Date'] - df2['Desired Delivery']




df2.to_csv('otdedit.csv', sep=',')

线路

df[late_deliveries].drop([DELIVERY_DATE, DESIRED_DATE], axis=1)

正在将视图的副本创建到原始数据框中，并删除给定的列，但是您没有将此副本分配给任何对象。原始数据帧

df

不变

创建df2后，您可以做的是：

df2 = df2[df2[DELAYED_DAYS] > late_threshold]
df2.drop([DELIVERY_DATE, DESIRED_DATE], axis=1, inplace=True)

线路

df[late_deliveries].drop([DELIVERY_DATE, DESIRED_DATE], axis=1)

正在将视图的副本创建到原始数据框中，并删除给定的列，但是您没有将此副本分配给任何对象。原始数据帧

df

不变

创建df2后，您可以做的是：

df2 = df2[df2[DELAYED_DAYS] > late_threshold]
df2.drop([DELIVERY_DATE, DESIRED_DATE], axis=1, inplace=True)

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嘿，你能把示例数据作为csv或使用

df2.to_dict（）

的输出给我们吗？嘿，你能把示例数据作为csv或使用

df2.to_dict（）

的输出给我们吗？