DataFrameから期間を範囲指定して抽出したい

Question

実行したいこと

DataFrameから期間を範囲指定して抽出したい

###データ内容

df['購入日'] = pd.to_datetime(df['購入日'].astype('str'),errors='coerce')
→上記コードでデータ型をdatetime64[ns]に

        購入日
4       2017-01-21
5       2017-01-22
6       2017-01-22
7       2017-01-22
8       2017-01-22
9       2017-01-23
10      2017-01-23
11      2017-01-23
dtype: datetime64[ns]

###試したこととその結果発生したエラー

-1
print(df['2017-01-22':'2017-01-23'])

AttributeError: cannot do slice indexing on <class 'pandas.core.indexes.numeric.Int64Index'> with these indexers [2017-07-08] of <class 'str'>

-2
df[df['購入日'] > datetime(2017, 01, 22)]

AttributeError: 'module' object is not callable

-3
df[df['購入日'] > df['購入日'].dt.datetime('2017-01-22')]

AttributeError: 'DatetimeProperties' object has no attribute 'datetime'

どこに問題があるのか教えていただければ幸いです。
宜しくお願い致します。

Answer 1

既に解決しているようですが、一応

質問のように df['2017-01-22':'2017-01-23'] のような記法でスライスを実現したいのあれば、**'購入日'**列を Indexとして設定してください。

Indexとしないのであれば、通常通り不等号を使った条件文でおこいます。

import pandas as pd
import numpy as np

N=100
df = pd.DataFrame({'購入日': pd.date_range('20170101', freq='8H', periods=N),
                   'データ': np.random.randint(0,10,N)})

# 購入日をIndexにした例
print(df.set_index('購入日')['2017-01-22':'2017-01-23'])
#                     データ
#購入日
#2017-01-22 00:00:00    3
#2017-01-22 08:00:00    7
#2017-01-22 16:00:00    7
#2017-01-23 00:00:00    5
#2017-01-23 08:00:00    2
#2017-01-23 16:00:00    0

# 不等号で実現する場合
print(df[(pd.Timestamp('2017-01-22') <= df['購入日']) & (df['購入日'] < pd.Timestamp('2017-01-24'))])
#                   購入日  データ
#63 2017-01-22 00:00:00    3
#64 2017-01-22 08:00:00    7
#65 2017-01-22 16:00:00    7
#66 2017-01-23 00:00:00    5
#67 2017-01-23 08:00:00    2
#68 2017-01-23 16:00:00    0

Comments

[退会済みユーザー]

magichan様

いつもありがとうございます。
Indexとする場合、しない場合で方法がことなるのですね。

初歩的な質問にも関わらず、
アドバイスいただき勉強になります。

本当にありがとうございます。
次回もよろしくお願いいたします。

Answer 2

df[df['購入日'] > df['購入日'].dt.datetime('2017-01-22')]