如何使用str.startswith()筛选DataFrame中以2015开头的日期索引？

看起来你犯了两个常见的小错误：语法缺失和方法名拼写错误，我来帮你修正一下，同时分两种场景给你解决方案：

场景1：筛选列中以"2015"开头的字符串 #

你写的代码里少了一个关键的.，而且方法名拼写错了（是startswith不是startwith）。正确的写法应该是调用Pandas的字符串访问器.str，然后使用startswith方法：

# 替换成你的实际列名
df1 = df[df['your_column_name'].str.startswith('2015')]

解释一下：.str是Pandas专门为字符串类型列提供的访问器，只有通过它才能调用startswith这类字符串方法，直接写str.startswith会被Python识别为语法错误。

场景2：筛选索引中以"2015"开头的字符串 #

你提到你的DataFrame索引是日期范围，那如果索引本身是字符串类型的话，只需把列名换成df.index即可：

df1 = df[df.index.str.startswith('2015')]

如果你的索引是datetime类型（而非纯字符串），其实有更高效的筛选方式，直接提取年份判断：

df1 = df[df.index.year == 2015]

这种方法比字符串匹配更快，也更不容易出错。

额外验证小技巧 #

如果你不确定列/索引的类型，可以用df['your_column_name'].dtype或df.index.dtype查看，确保是object（字符串）或datetime64类型，这样上面的方法才能生效。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者ZakS