Python中df.query()格式化datetime对象传参报语法错误问题

f-string插值写法报错的核心原因是字符串引号丢失：你硬编码能正常运行的写法里，日期值2001-01-01是被单引号包裹的字符串字面量，而f-string直接插值{m}时，只会把变量里的字符串内容插进去，不会自动带外层引号，最终query解析器拿到的表达式是2001-01-01<eventdate，会被识别成算术减法运算，自然触发语法错误。

你之前尝试的@ts({m})写法同理，插值后{m}没有引号包裹，ts()调用拿到的不是合法的字符串入参，同样会解析失败。

优先用pandas.query原生支持的@变量引用语法，不需要手动拼接字符串，完全规避引号转义问题：

• 直接@引用外部日期字符串，pandas会自动做日期类型匹配

m = '2001-01-01'
df.query("@m < eventdate")

• 外部先构造好Timestamp对象，再@引用，类型更明确不会出现隐式转换问题

import pandas as pd
m = pd.Timestamp('2001-01-01')
df.query("@m < eventdate")

• 如果一定要用f-string拼接，记得给插值的字符串补上外层单引号，和硬编码的写法格式保持一致

m = '2001-01-01'
df.query(f"'{m}' < eventdate")

注：以上写法对MultiIndex中的列eventdate同样生效，只要列名拼写正确即可正常过滤。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Expectation mean first moment