如何在DataFrame中筛选每月最早与最晚日期的数据？

针对数万行的大数据量，推荐用Pandas的矢量化操作高效实现，步骤如下：

1. 转换日期格式：先把字符串类型的Date列转为Pandas可识别的日期时间类型（注意原数据是日/月/年格式）：

import pandas as pd

# 假设你的数据存储在df中
df['Date'] = pd.to_datetime(df['Date'], format='%d/%m/%Y')

2. 提取每月首尾日期：按年-月分组，获取每个月的最早和最晚日期：

# 按年月分组，提取每组的最小、最大日期
month_groups = df.groupby(df['Date'].dt.to_period('M'))['Date']
target_dates = month_groups.min().tolist() + month_groups.max().tolist()

3. 筛选目标行：用isin()匹配日期，筛选出对应数据：

result = df[df['Date'].isin(target_dates)]
# 可选：按日期排序，保持每个月首尾的顺序
result = result.sort_values('Date')

执行后得到的result就是每个月最早和最晚日期对应的行，和你给出的期望输出一致。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Robsmith