如何按DateTime列过滤Microsoft.Data.Analysis.DataFrame并解决异常

0.18.0版本的Microsoft.Data.Analysis包仅对数值、字符串等常用类型实现了ElementwiseEquals这类逐元素比较方法，未针对DateTime类型的PrimitiveDataFrameColumn做对应逻辑适配，所以调用该方法时会直接抛出System.NotSupportedException异常。

可通过以下两种方式实现DateTime类型列的过滤，无需升级包版本即可兼容0.18.0版本：

• 方案1：将DateTime转换为Ticks时间戳后比较
  该方案性能更高，适合数据量较大的场景：

DateTime[] birthdays = {DateTime.Parse("4/23/1990"), DateTime.Parse("4/5/1982"), DateTime.Parse("2/1/1980"), DateTime.Parse("9/10/1994") };
var birthdayColumn = new PrimitiveDataFrameColumn<DateTime>("Birthday", birthdays);
var df = new DataFrame(birthdayColumn);

long targetTimeStamp = DateTime.Parse("4/5/1982").Ticks;
// 将DateTime列逐元素转换为Ticks长整型列
var timeStampColumn = birthdayColumn.Elementwise<long>(date => date.Ticks);
var filter = timeStampColumn.ElementwiseEquals(targetTimeStamp);
var theBirthday = df.Filter(filter);

• 方案2：遍历行生成布尔过滤列
  该方案灵活性更高，支持更复杂的DateTime判断逻辑（比如按年份、月份单独筛选）：

DateTime[] birthdays = {DateTime.Parse("4/23/1990"), DateTime.Parse("4/5/1982"), DateTime.Parse("2/1/1980"), DateTime.Parse("9/10/1994") };
var birthdayColumn = new PrimitiveDataFrameColumn<DateTime>("Birthday", birthdays);
var df = new DataFrame(birthdayColumn);

DateTime target = DateTime.Parse("4/5/1982");
var filterColumn = new PrimitiveDataFrameColumn<bool>("Filter", df.Rows.Count);
for (int i = 0; i < df.Rows.Count; i++)
{
    filterColumn[i] = (DateTime)df.Rows[i]["Birthday"] == target;
}
var theBirthday = df.Filter(filterColumn);

如果允许升级依赖包版本，可将Microsoft.Data.Analysis升级到0.20.0及以上版本，该版本已完整支持DateTime类型的逐元素比较操作，你给出的原始代码可直接正常运行。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者D. Reagan