pandas获取指定日期的行
文章目录
- 1. 原始数据
- 2. 代码
- 3. 结果
1. 原始数据
假设有这种数据：
| 日期 | 摊薄每股收益 | 加权每股收益 | 每股收益 | 扣除非经常性损益 |
|---|---|---|---|---|
| 2020-03-31 | 0.5501 | 0.58 | 0.58 | 0.44 |
| 2020-06-31 | 0.609 | 0.78 | 0.78 | 0.74 |
| 2020-09-31 | 1.2005 | 1.15 | 1.22 | 1.17 |
| 2020-12-31 | 1.7655 | 1.59 | 1.69 | 1.62 |
| … | … | … | … | … |
我需要获取每年12月31号的数据，那么应该如何写 python 代码呢？
2. 代码
下面展示核心的代码片段：
...
df['date'] = pd.to_datetime(df['日期'])
filter_df = df[(df['date'].dt.month == 12)&(df['date'].dt.day == 31)]
filter_df = filter_df.drop('date', axis=1)
...
这段代码根据日期新建了一个date的列，然后过滤date中包含12月31号的数据，最后去掉新建的date列。
3. 结果
| 日期 | 摊薄每股收益 | 加权每股收益 | 每股收益 | 扣除非经常性损益 |
|---|---|---|---|---|
| 2020-12-31 | 1.7655 | 1.59 | 1.69 | 1.62 |
| … | … | … | … | … |