如何在Jupyter中移除DataFrame中2020年2月29日的所有时间行？

这问题我碰到过好多次啦，原来的条件只精准匹配了当天零点的那一行，自然漏掉了其他时段的数据。下面给你几个靠谱的解决办法，都能一次性移除2020-02-29全天的所有行：

方法1：提取日期部分直接判断 #

先确保你的时间列是datetime类型（如果不是，先用pd.to_datetime(df['你的时间列名'])转换），然后通过dt.date提取日期部分，再筛选掉目标日期：

import datetime
import pandas as pd

# 假设你的时间列名为'datetime_col'
df = df[df['datetime_col'].dt.date != datetime.date(2020, 2, 29)]

方法2：按年/月/日组合筛选 #

通过dt.year、dt.month、dt.day分别匹配日期的各个部分，用取反操作排除目标日期：

df = df[~((df['datetime_col'].dt.year == 2020) & 
          (df['datetime_col'].dt.month == 2) & 
          (df['datetime_col'].dt.day == 29))]

这里的~符号表示"取反"，也就是保留不满足这三个条件同时成立的行。

方法3：用时间范围排除 #

生成2020-02-29的起始和结束时间，筛选不在这个区间内的行：

start_date = '2020-02-29'
end_date = '2020-03-01'
# inclusive='left'表示包含start_date但不包含end_date，刚好覆盖2020-02-29全天
df = df[~df['datetime_col'].between(start_date, end_date, inclusive='left')]

这三种方法都能完美解决你的问题，选哪种看个人习惯就行。如果是大数据集，方法2或3的性能会稍微好一点，但日常使用差别不大~

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Pete