Pandas日期类型单元格选择及多条件筛选返回空DataFrame问题求助

嗨，看起来你遇到了Pandas多条件筛选时日期匹配失效的问题，我来帮你分析下大概率的原因和对应的解决办法~

首先，单独用Transitioning EIN的条件能拿到结果，说明第一个筛选逻辑没问题，问题肯定出在日期列的匹配上，常见的原因有这几个：

1. 日期列的数据类型与筛选值不匹配 #

你的筛选值写的是带时分秒的字符串"2021-01-29 00:00:00"，但实际数据里的Unnamed: 13列可能：

• 是字符串类型但格式不带时分秒，比如实际存储的是"2021-01-29"
• 是datetime类型，但你用字符串去匹配，导致类型不兼容

解决办法： #

先确认日期列的真实情况：

# 查看数据类型
print(df['Unnamed: 13'].dtype)
# 查看前几行的实际值
print(df['Unnamed: 13'].head())

如果是字符串类型：

• 可以只匹配日期前缀，不用纠结时分秒：

  df.loc[(df['Unnamed: 17']=='Transitioning EIN') & (df['Unnamed: 13'].str.startswith("2021-01-29"))]
  

• 或者先把字符串转成datetime类型，再按日期筛选：

  # 转换为datetime类型
  df['Unnamed: 13'] = pd.to_datetime(df['Unnamed: 13'])
  # 匹配当天所有时间点
  df.loc[(df['Unnamed: 17']=='Transitioning EIN') & (df['Unnamed: 13'].dt.date == pd.to_datetime("2021-01-29").date())]
  

如果是datetime类型：

直接用datetime对象去匹配，不要用字符串：

df.loc[(df['Unnamed: 17']=='Transitioning EIN') & (df['Unnamed: 13'] == pd.to_datetime("2021-01-29"))]

（如果原数据带时分秒，上面的代码会只匹配00:00:00的行，要是想匹配当天所有行，就用上面的dt.date方法）

2. 日期列存在时区信息 #

如果你的Unnamed: 13列是带时区的datetime类型（比如datetime64[ns, UTC]），而你用不带时区的字符串或datetime对象去匹配，就会因为时区不统一导致匹配失败。

解决办法： #

统一时区，比如去掉日期列的时区信息：

df['Unnamed: 13'] = df['Unnamed: 13'].dt.tz_localize(None)
# 再进行筛选
df.loc[(df['Unnamed: 17']=='Transitioning EIN') & (df['Unnamed: 13'] == pd.to_datetime("2021-01-29"))]

3. 日期字符串存在隐藏空格或特殊字符 #

有时候数据里的日期字符串可能有前后空格，或者看不见的特殊字符，导致完全匹配失败。

解决办法： #

先清理字符串的空格再匹配：

df.loc[(df['Unnamed: 17']=='Transitioning EIN') & (df['Unnamed: 13'].str.strip() == "2021-01-29 00:00:00")]

你可以先按上面的步骤排查下，应该能找到问题所在~

备注：内容来源于stack exchange，提问作者Vish