从多个Pandas DataFrame中提取首个日期的实现方法

没问题，这事儿很简单！既然你所有的DataFrame都已经按Date索引排好序，首行就是最早的日期，咱们直接操作索引就能拿到想要的结果，还能轻松转成你需要的字符串格式。

方法1：直接取第一个索引元素（适合已排序的DataFrame） #

因为你的DataFrame已经按Date索引升序排列，索引的第一个元素就是最早的日期，用index[0]就能获取，再通过strftime()转成YYYY-MM-DD格式的字符串：

# 获取df1的首个日期
first_day_df1 = df1.index[0].strftime("%Y-%m-%d")
# 同理处理df2和df3
first_day_df2 = df2.index[0].strftime("%Y-%m-%d")
first_day_df3 = df3.index[0].strftime("%Y-%m-%d")

运行后你就能得到：

• first_day_df1 = "2017-09-11"
• first_day_df2 = "2017-01-13"
• first_day_df3 = "2017-08-21"

方法2：用index.min()获取最早日期（更鲁棒） #

如果担心后续索引可能出现排序变动，用index.min()可以直接拿到索引中的最小日期（也就是最早的日期），不管当前索引是否排序，结果都准确：

first_day_df1 = df1.index.min().strftime("%Y-%m-%d")

这种方法兼容性更强，推荐在不确定索引是否会被修改的场景下使用。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者jayko03