如何在Pandas中过滤日期列？快速过滤遇类型错误求助

嘿，这个问题我太熟悉啦！咱们先搞清楚你报错的原因，再一步步解决～

为什么会报TypeError: invalid type comparison？ #

你写的2018-12-1在Python里会被当成整数减法运算：2018 - 12 - 1 = 2005，本质是个整数。而你的DATE列要么是字符串类型，要么是datetime类型，拿整数和日期类型做比较，自然会触发类型不匹配的错误。

正确的解决步骤 #

第一步：确保DATE列是datetime类型 #

首先得把你的日期列转换成Pandas能识别的datetime格式，如果它现在是字符串的话：

import pandas as pd

# 转换为datetime类型，errors='coerce'会把无效日期转为NaN
df_dexu['DATE'] = pd.to_datetime(df_dexu['DATE'], errors='coerce')

如果转换后有NaN值（无效日期），可以用下面的代码去掉这些行：

df_dexu = df_dexu.dropna(subset=['DATE'])

第二步：编写正确的过滤条件 #

现在DATE列是datetime类型了，我们可以用三种方式构造过滤条件：

方式1：用pd.Timestamp创建日期对象（最推荐，明确清晰）

quickfilter = df_dexu['DATE'] < pd.Timestamp('2018-12-01')
df_dexu = df_dexu[quickfilter]

方式2：直接用日期字符串（Pandas会自动解析）

quickfilter = df_dexu['DATE'] < '2018-12-01'
df_dexu = df_dexu[quickfilter]

方式3：用Python内置的datetime模块

from datetime import datetime

quickfilter = df_dexu['DATE'] < datetime(2018, 12, 1)
df_dexu = df_dexu[quickfilter]

这样操作后，就能正确过滤出DATE列早于2018年12月1日的数据啦！

内容的提问来源于stack exchange，提问作者YeiBi