如何从DataFrame中获取最近日期往前推三天的行数据

我有如下DataFrame df：

Reference Number        Date             Time                  
36566             5221  2022-09-12  16:26:11.359962  
36565             5220  2022-09-12  16:24:30.494203  
34773             5218  2022-09-11  14:44:41.524015  
34781             5218  2022-09-11  14:44:41.524015  
34780             5218  2022-09-11  14:44:41.524015  
...                ...         ...              ...           
94                5001  2022-05-12  12:14:20.100192    
95                5001  2022-05-12  12:14:20.100192    
96                5001  2022-05-12  12:14:20.100192    
97                5001  2022-05-12  12:14:20.100192    
4                 5000  2022-05-12  12:08:11.946828    

其中Date列的类型为 <class 'datetime.date'>，我需要筛选出最近日期往前推三天内的记录（比如示例中要获取2022-09-10至2022-09-12的数据）。执行以下代码时出现报错：

print("last day",df['Date'].iloc[-1]-datetime.timedelta(days=3))

报错信息：

type object 'datetime.datetime' has no attribute 'timedelta'

1. 修复timedelta报错问题 #

报错根源是datetime模块的导入方式错误：

• 如果你用的是from datetime import datetime，那么timedelta是独立于datetime.datetime的类，需要单独导入；如果是导入整个datetime模块，才能用datetime.timedelta。

两种可行的修复方式：

• 方式一：同时导入datetime和timedelta

from datetime import datetime, timedelta
# 后续使用
print("三天前日期", df['Date'].iloc[-1] - timedelta(days=3))

• 方式二：导入整个datetime模块

import datetime
# 后续使用
print("三天前日期", df['Date'].iloc[-1] - datetime.timedelta(days=3))

2. 筛选目标日期区间的数据 #

注意：不要直接用df['Date'].iloc[-1]获取最新日期，因为DataFrame的行不一定是按日期排序的，取最大值才是最可靠的方式。完整代码如下：

from datetime import timedelta

# 获取DataFrame中的最新日期
latest_date = df['Date'].max()
# 计算三天前的日期
three_days_prior = latest_date - timedelta(days=3)

# 筛选日期在[三天前, 最新日期]之间的行
filtered_data = df[(df['Date'] >= three_days_prior) & (df['Date'] <= latest_date)]

执行后filtered_data就是你需要的最近三天的记录。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Yantra Logistics