Question

我正试图在Jupyter笔记本上为从SQL数据库中提取的数据集创建每周报告。我需要根据数据集中的日期范围对数据进行切片。

数据从当前日期开始的最后60天被拉出，但是我需要在30天之间拉出数据（基于数据完整性/其他）。为此，我使用了以下代码

from datetime import datetime, timedelta

today = datetime.now().date()
start = today - timedelta(days=10)
end =  start- timedelta(days=30)
Df5= Df5.loc[start : end]

代码的最后一部分给出以下错误：

TypeError：“ int”和“ int”之间不支持“ <” 'datetime.date'

这是分割数据的最有效方法吗？我是python的新手，这是第一次处理真实世界的数据，因此任何建议都将不胜感激。谢谢！

Answer 1

仅当imageView.visibility = GONE的索引为.loc时，您的Df5语句才有效。根据错误，您的索引似乎是DatetimeIndex类型。

如果int中有datetime列，则需要将其设置为索引： Df5，然后使用您的Df5.set_index("name_of_date_column", inplace=True)语句。

或者，您可以更改.loc语句以使用带有日期的列：

.loc

无论哪种方式，您都需要将Df5.loc[Df5["name_of_date_column"].between(left=start, right=end)]和start与日期时间数据类型进行比较。

动态日期范围数据切片

1 个答案: