根据日期范围对熊猫数据框中的数据进行排序和过滤

我的数据框有两列：（i）字符串格式的日期列和（ii）int值。我想将日期字符串转换为日期对象，然后根据日期范围对数据进行过滤和排序。一个字符串转换为日期的罚款有：根据日期范围对熊猫数据框中的数据进行排序和过滤

date = dateutil.parser.parse(date_string) 
date = ("%02d:%02d:%02d" % (date.hour, date.minute, date.second))

我如何可以遍历在数据帧中的所有值，并应用解析这样我就可以再使用熊猫库的DF过滤和数据整理如下？

df.sort(['etime']) 
df[df['etime'].isin([begin_date, end_date])]

样品我的数据帧的数据低于：

  etime      instantaneous_ops_per_sec 
3 2016-06-15T15:30:09Z       26 
4 2016-06-15T15:30:14Z       26 
5 2016-06-15T15:30:19Z       24 
6 2016-06-15T15:30:24Z       27

来源

2016-06-16 Keren-Audrey Ouaknine

我想你可能想在'（begin_date，end_date）'之间使用'df ['etime']''而不是'isin'来做你的过滤。对于与“begin_date”或“end_date”完全匹配的日期，使用'isin'只会返回“True”。使用'between'将在'begin_date'和'end_date'之间返回'True'。 – root

对，谢谢！ –

试试这个：

df['etime'] = pd.to_datetime(df['etime'], format="%Y%m%d %H:%M:%S") 
df[df['etime'].between([begin_date, end_date])]

注意：由于代码说date，然后使用time，然后按time排序。结果可能不是你所追求的。你通常要过滤然后排序，但OP中的代码却相反。

来源

2016-06-16 19:40:34 Merlin

@keren，如果你喜欢答案请upvote。 – Merlin

你想用pd.to_datetime：

df['etime'] = pd.to_datetime(df['etime'], format="%H:%M:%S")

来源

2016-06-16 18:49:42

我得到以下错误： 'DF [ 'ETIME'] = pd.to_datetime（DF [ 'ETIME']，格式= “％H：％M：％S”）' *时间数据u” 2016-06-15T15：30：09Z'格式不匹配'％H：％M：％S'（匹配）* –

我得到相同的错误，但它对我没有指定格式：'pd.to_datetime DF [ 'ETIME']）'。 – root

这两个建议的工作：以下格式或没有根据建议的格式 - 谢谢！ –

根据日期范围对熊猫数据框中的数据进行排序和过滤

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