Python从CSV读取数据

我有一个Python程序从csv读取数据，我有两个问题

比如说在文件中我有1990年到2020年的数据。我可以使用什么命令仅获取2000+之后的年份

假设文件中的日期具有这种格式“2000-12-02”，我如何将其添加到列表中，因为我认为它们目前是字符串，而我无法进行预测，因为我需要字符串

我将在这里输入的代码与问题无关，只是为了让您可以看到我使用的导入和内容

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from sklearn import linear_model


regr = linear_model.LinearRegression()

df = pd.read_csv("net_monthly_average_earnings.csv")

print(df.head())

X = df[['Year']]
y = df[['Earnings']]

regr.fit(X, y)
earnings_predict = regr.predict(X)
plt.plot(X, y, 'o')
plt.plot(X, earnings_predict)

X_future = np.array(range(2021, 2030))
X_future = X_future.reshape(-1, 1)
future_predict = regr.predict(X_future)
plt.plot(X_future, future_predict, 'o')
plt.xlabel('Year')
plt.ylabel('Earning')
plt.title('Average salary in Romania + future predictions')
plt.show()

你可以使用“如果”语句来获得你想要的年份。 以你为例-

if X>2000:
    print(X)

或者，您可以使用SQL选择希望在DB中获得的年份（在创建init函数之后）

要将日期放入列表中，请执行以下操作：

import pandas as pd

start = '2015-08-01' #YYY-MM-DD
end = '2020-07-06'

pd.date_range(start, end)

# to start from today

pd.date_range(pd.Timestamp.today(), end)
    

---

没问题，伙计！

def year_select(self,CURRENT_TIMESTAMP):
    self.cur.execute("SELECT YEAR IF>2000")

import pandas as pd

start = '2015-08-01' #YYY-MM-DD
end = '2020-07-06'

pd.date_range(start, end)

# to start from today

pd.date_range(pd.Timestamp.today(), end)