在Python中，如何根据特定日期提取前两年的数据？

我有一个csv文件，由过去3年的timeseries月度数据组成。根据今天的数据，我只想阅读前两年的数据，以预测未来

Data file example (has data from 01-01-15 to 31-10-19):  

    Date,Value
    01-01-17,2   
    01-02-17,5   
    01-03-17,8     
    01-04-17,4  
    01-05-17,2  
    01-06-17,9  
    01-07-17,8  
    01-08-17,7  
    01-09-17,5  
    01-10-17,1  
    01-11-17,2  
    01-12-17,3  
    01-01-18,5  
    01-02-18,6  
    01-03-18,8  
    01-04-18,2  
    01-05-18,5   
    01-06-18,6  

期望结果：
如果今天的日期是19年1月1日，我希望我的培训数据是17年1月1日至18年12月31日的数据

我试过：

df[df['date']>（pd.to_datetime（'2019-01-01'，格式='%Y-%m-%d'）-相对寿命（年=2））

---

但是，我得到的数据是从01-01-17到31-10-19（最后一条记录），而不是从01-01-17到31-12-18

>>从dateutil.relativedelta导入relativedelta
>>>df[df.Date>datetime.now（）-relativedelta（年份=2）]
日期值
12 2018-01-01      5
13 2018-01-02      6
14 2018-01-03      8
15 2018-01-04      2
16 2018-01-05      5
17 2018-01-06      6

更新

>>从dateutil.relativedelta导入relativedelta
>>>起始日期时间导入日期
>>>开始日期=pd.Timestamp（datetime.now（）-relativedelta（years=2））
>>>end_date=pd.Timestamp（日期（date.today（）.year-1,12,31））
>>>df[（df.Date>=开始日期）和（df.Date你有没有考虑过使用pandas？@yalpsideman，是的，我尝试过使用pandas和datetime，但我还没有找到一个方法。我是python的初学者。请展示你目前的代码，并就你无法解决的问题问一个具体的问题。这个问题现在的表述方式，看起来你只是在问有人来完成你的任务。这在堆栈溢出问题上是离题的。@zvone，我理解这种情况。但我无法解决它。因此，请寻求他人的帮助。如果你不想，也可以。@Vam96请阅读并尝试：df[df['date']>（pd.to_datetime（'2019-01-01'，format='%Y-%m-%d'）-relativedelta（years=2））]然而，我得到的数据是从01-01-17到31-10-19（最后一条记录），而不是从01-01-17到31-12-18。
         Date  Value
12 2018-01-01      5
13 2018-01-02      6
14 2018-01-03      8
15 2018-01-04      2
16 2018-01-05      5
17 2018-01-06      6