在Pandas中基于DatetimeIndex过滤时间序列触发KeyError的原因

尝试在Pandas中基于DatetimeIndex过滤时间序列时触发KeyError，运行如下代码会抛出KeyError: '2021'：

import pandas as pd

data = {'date':['2021-11-1', '2021-12-1', '2022-01-1', '2022-02-1'],
       'value':['hello', 'bonjour', 'merhaba', 'goeiendag']}

df = pd.DataFrame(data)
df['date'] = pd.to_datetime(df['date'])

df.set_index('date', inplace=True)

print(df['2021'])
#print(df['2021-01'])
#print(df['2021-01-01'])

错误成因 #

这个错误的核心是Pandas版本兼容性问题：

• 在Pandas 1.x及更早版本中，支持通过纯年份/月份字符串（如'2021'、'2021-01'）直接对DatetimeIndex进行隐式切片查询。
• 但从Pandas 2.0版本开始，这种写法被彻底移除——此时df['2021']会被Pandas当成列名去查找，而你的DataFrame并没有名为'2021'的列，因此触发KeyError。

解决方法 #

要实现按年份/月份过滤时间序列，需要使用显式的查询方式：

• 方法1：使用.loc配合字符串切片（推荐，语法简洁）

# 过滤2021年所有数据
print(df.loc['2021'])
# 过滤2021年1月的所有数据
print(df.loc['2021-01'])
# 过滤指定日期
print(df.loc['2021-11-01'])

• 方法2：通过索引的时间属性过滤

# 过滤2021年数据
print(df[df.index.year == 2021])
# 过滤2021年11月数据
print(df[(df.index.year == 2021) & (df.index.month == 11)])

内容的提问来源于stack exchange，提问作者koteletje