Pandas如何筛选指定日期往前2天周期的DataFrame行数据

首先做前置准备：必须先将DataFrame的date索引转换为pandas原生datetime类型，否则时间计算和切片会出错，转换代码如下：

import pandas as pd
# 转换索引为datetime类型
df.index = pd.to_datetime(df.index)

方案1：严格按自然日时间范围筛选（匹配「往前2天」的字面需求） #

核心逻辑是计算时间窗口的起止边界，利用pandas datetime索引支持的时间范围切片直接筛选，会返回所有落在时间区间内的行：

# 指定选中日期，统一转成datetime类型
selected = '2021-08-22'
selected_date = pd.to_datetime(selected)
# 计算窗口起始点：选中日期往前推2天
start_date = selected_date - pd.Timedelta(days=2)
# 切片筛选，datetime索引的切片是闭区间，包含首尾日期
res_df = df.loc[start_date:selected_date]

注意：如果你的数据是不连续的时间序列（比如样例里每月才一条数据），该方法只会返回时间落在[start_date, selected_date]区间内的行。如果你样例里的2021-07-22是笔误、实际应为2021-08-20，上述代码运行后就会返回你给出的期望结果。

方案2：取选中日期及之前最近N条记录（匹配你给出的样例输出） #

如果你的实际需求不是按自然日计算窗口，而是要取包含选中日期在内的最近N条记录（比如样例里选2021-08-22取最近2条，对应7月22、8月22两行），可以用索引位置定位后切片：

selected = '2021-08-22'
selected_date = pd.to_datetime(selected)
# 定义要取的记录条数
n = 2
# 先截断到选中日期为止的所有行，再取最后n行
res_df = df.loc[:selected_date].tail(n)

该代码在你给出的样例数据上运行后，输出结果和你的期望完全一致：

A  B  C
date               
2021-07-22  5  4  6
2021-08-22  6  5  7

内容的提问来源于stack exchange，提问作者user18334254