如何在DataFrame数据框中查询并展示对应日期的首日数据？

首先提前置操作：你需要先确保数据框中的日期列已经转换为pandas支持的datetime格式，否则无法正确识别日期大小进行筛选：

import pandas as pd
# 替换为你实际使用的日期列名称
df['date_col'] = pd.to_datetime(df['date_col'])

场景1：提取整个数据框全局最早日期（首日）的所有数据 #

• 第一步取全局最早日期：first_date = df['date_col'].min()
• 第二步筛选该日期对应的所有行：global_first_day_data = df[df['date_col'] == first_date]

如果你的日期列已经设为数据框索引，可以直接简化操作：
global_first_day_data = df.loc[df.index == df.index.min()] #

场景2：按指定维度分组，提取每个分组对应的首日数据 #

比如你需要统计每个用户、每个品类各自的首日交易数据，就可以用分组逻辑实现：

• 先按分组列+日期列升序排序，保证每个分组下日期顺序正确：df = df.sort_values(['group_col', 'date_col'])
• 取每个分组的第一条数据，即为该分组的首日数据：group_first_day_data = df.groupby('group_col', as_index=False).first()

内容的提问来源于stack exchange，提问作者yyz101