我有一个看起来像这样的 DataFrame ：
| Date | Parameter |
|---|---|
| 2010-01-02 | some value |
| 2010-01-03 | some value |
| 2010-01-04 | some value |
| ... | ... |
| 2011-01-02 | some value |
| 2011-01-03 | some value |
| 2011-01-04 | some value |
| ... | ... |
| 2012-01-02 | some value |
| 2012-01-03 | some value |
| 2012-01-04 | some value |
Date 列 (%Y-%m-%d) 是 Dtype datetime64[ns] 并且参数列是 Dtype float64
我还有一个字符串变量'limit_date'
我想得到一个 DF，它在 limit_date 之前只有与 dates 对应的行。
我使用了这两种不同的方法并且它们起作用了： df[df['Date']<'2011-01-01'] df.query('Date<20110101')
在这两种情况下，我都会得到类似这样的东西：
| Date | Parameter |
|---|---|
| 2010-01-02 | some value |
| 2010-01-03 | some value |
| 2010-01-04 | some value |
| ... | ... |
| 2010-12-30 | some value |
| 2010-12-31 | some value |
然而。如果我想使用字符串 limit_date 我会遇到问题：
当我使用 limit_date = '2011-01-01' AND df[df['Date']<limit_date] 我得到一个空的 DF
当我使用 limit_date = '20110101' AND df.query('Date<limit_date') 我得到错误：
**UndefinedVariableError: name 'limit_date' is not defined**
有谁知道如何处理这个问题？
我需要在我的代码中使用一个字符串变量 bc 这个 limit_date 将在整个代码中改变。
回答1
DataFrame.query 希望您引用列名； df.query('Date < limit_date') 正在尝试查询 'Date' 列中的 value 小于 'limit_date' 列中的 value 的行。 （它怎么知道 'Date' 是一个列，但 limit_date 是一个变量，因为您以类似方式引用它们？）
要区分列和环境变量，您需要在环境变量之前添加 @。
df.query('Date < @limit_date')
# Date
#0 2010-01-01
#1 2010-01-02
#2 2010-01-03
#3 2010-01-04您的第一次尝试： df[df['Date'] < limit_date] 在技术上是正确的，应该可以工作。很可能，您对 DataFrame 应用了以前的过滤器并覆盖了结果，所以现在当您应用此过滤器时，它会产生一个空的 DataFrame。刷新内核并从头开始。
样本数据
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'Date': pd.date_range('2010-01-01', freq='D', periods=20)})
limit_date = '2010-01-05'