如何在Python 3的Jupyter Notebook中筛选特定行数及指定时间范围数据

首先确保你DataFrame中的时间列已转换为datetime格式，执行以下代码完成转换：
df['时间列名'] = pd.to_datetime(df['时间列名'])
将代码中的时间列名替换为你实际存储时间数据的列名即可。

以下是3种常用的筛选方案，按需选择：

• 方案1：按年份属性直接筛选（适合仅需按完整年度筛选的场景）

  filtered_df = df[(df['时间列名'].dt.year >= 2008) & (df['时间列名'].dt.year <= 2016)]
  

• 方案2：使用between方法筛选（可自定义精确到时分秒的起止时间）

  start = pd.to_datetime('2008-01-01')
  end = pd.to_datetime('2016-12-31 23:59:59')
  filtered_df = df[df['时间列名'].between(start, end)]
  

• 方案3：日期切片筛选（适合时间列已设为索引的场景）

  # 先将时间列设为索引
  df = df.set_index('时间列名')
  # 直接按年份切片即可
  filtered_df = df.loc['2008':'2016']
  

验证小技巧：筛选完成后可执行print(filtered_df['时间列名'].dt.year.min(), filtered_df['时间列名'].dt.year.max())查看输出的最小和最大年份是否为2008和2016，确认筛选结果正确。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Lee Kuo