回答編集履歴
1
追記
answer
CHANGED
|
@@ -1,4 +1,32 @@
|
|
|
1
1
|
```patch
|
|
2
2
|
-group = (group['date'] >= dt.datetime(2017/5/29)) & (group['date'] =< dt.datetime(2019/6/2))
|
|
3
3
|
+group = (group['date'] >= dt.datetime(2017/5/29)) & (group['date'] <= dt.datetime(2019/6/2))
|
|
4
|
+
```
|
|
5
|
+
|
|
6
|
+
---
|
|
7
|
+
|
|
8
|
+
coco_bauerさんの回答へのコメントからすると、`group['date']`は文字列型（`pandas`上の表示は`object`型）っぽいですね。`pd.to_datetime`をしたのであれば、使い方が間違っています。
|
|
9
|
+
|
|
10
|
+
```python
|
|
11
|
+
>>> import pandas as pd
|
|
12
|
+
>>> df = pd.DataFrame({"date":["2019/5/15", "2019/5/16"]}) # dfつくる
|
|
13
|
+
>>> pd.to_datetime(df["date"]) # これだめな例
|
|
14
|
+
0 2019-05-15
|
|
15
|
+
1 2019-05-16
|
|
16
|
+
Name: date, dtype: datetime64[ns]
|
|
17
|
+
>>> import datetime as dt
|
|
18
|
+
>>> df["date"] <= dt.datetime(2019, 5, 15) # 失敗する
|
|
19
|
+
Traceback (most recent call last):
|
|
20
|
+
# 略
|
|
21
|
+
TypeError: unorderable types: str() <= datetime.datetime()
|
|
22
|
+
>>> df["date"] # 確認する。文字列のまま
|
|
23
|
+
0 2019/5/15
|
|
24
|
+
1 2019/5/16
|
|
25
|
+
Name: date, dtype: object
|
|
26
|
+
>>> df["date"] = pd.to_datetime(df["date"]) # in-placeではないので再代入しないとだめ
|
|
27
|
+
>>> df["date"] <= dt.datetime(2019, 5, 15) # 今度は大丈夫
|
|
28
|
+
0 True
|
|
29
|
+
1 False
|
|
30
|
+
Name: date, dtype: bool
|
|
31
|
+
|
|
4
32
|
```
|