如何从Pandas DataFrame中筛选指定日期的行？以筛选2019年8月4日数据为例

你的代码有两个关键问题导致无法运行：

1. 缺少.dt访问器：对于Pandas的datetime64类型列，需要通过.dt访问器来获取年、月、日属性（直接访问.year只适用于单个datetime对象，而不是Series）。
2. 逻辑运算符优先级问题：&的优先级高于==，所以需要给每个条件表达式单独加括号，否则Python会错误地计算运算顺序。

正确的写法 #

import pandas as pd

# 假设all_data已经是加载好的DataFrame，且'Order Date'是datetime类型
aug4 = all_data.loc[
    (all_data['Order Date'].dt.year == 2019) &
    (all_data['Order Date'].dt.month == 8) &
    (all_data['Order Date'].dt.day == 4)
]

更简洁的替代方案 #

如果你想简化代码，可以直接将Order Date转换为date类型后进行匹配，这样代码更易读：

target_date = pd.to_datetime('2019-08-04').date()
aug4 = all_data[all_data['Order Date'].dt.date == target_date]

另外，如果你的Order Date包含具体时间（比如2019-08-04 14:30:00），还可以用区间筛选的方式，确保所有当天的记录都被包含：

start = pd.to_datetime('2019-08-04')
end = start + pd.Timedelta(days=1)
aug4 = all_data[all_data['Order Date'].between(start, end, inclusive='left')]

这种方式会包含2019-08-04 00:00:00到2019-08-04 23:59:59之间的所有行。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Vayun Ekbote