如何在Pandas DataFrame中排除指定日期的数据？

嘿，咱们先来拆解下你遇到的KeyError: True到底是怎么回事：

问题根源 #

你写的这行筛选代码有语法逻辑错误：

df2 = df["date" != datetime.datetime.strptime('2018-04-08', '%Y-%m-%d').date()]

这里的"date" != 目标日期会先被计算成一个布尔值True（因为字符串"date"和datetime.date对象肯定不相等），这时候你相当于在告诉Pandas“给我取名为True的列”，但你的DataFrame里根本没有这个列，自然就抛出了KeyError: True。

正确的姿势应该是：先取出DataFrame中的date列，再和目标日期做比较，得到一个布尔索引，用这个索引去筛选你需要的行。

修正后的代码方案 #

方案1：修正Pandas筛选逻辑 #

调整代码的筛选部分，把列引用和比较逻辑分开：

import pandas as pd
import psycopg2
import pandas.io.sql as psql
import datetime

conn = psycopg2.connect(database="metrics", user="souvik", password="********", host="localhost", port="5432")
cur = conn.cursor()

df = psql.read_sql("Select * from device_mse", conn)
# 先定义目标日期，再用列做比较
target_date = datetime.datetime.strptime('2018-04-08', '%Y-%m-%d').date()
df2 = df[df["date"] != target_date]
print(df2)

方案2：更高效的方式——直接在SQL中过滤（强烈推荐） #

其实完全没必要把所有数据都拉到Pandas里再筛选，直接在SQL查询阶段就排除掉2018-04-08的记录，这样能减少数据传输量，运行效率更高：

import pandas as pd
import psycopg2
import pandas.io.sql as psql

conn = psycopg2.connect(database="metrics", user="souvik", password="********", host="localhost", port="5432")
cur = conn.cursor()

# 直接在SQL语句中添加过滤条件
df = psql.read_sql("SELECT * FROM device_mse WHERE date != '2018-04-08'", conn)
print(df)

额外提示：如果要永久删除数据库中的记录 #

如果你的需求是把数据库里2018-04-08的记录彻底删掉，而不是仅仅在DataFrame中过滤，那应该直接执行SQL的DELETE语句，而不是用Pandas处理：

import psycopg2

conn = psycopg2.connect(database="metrics", user="souvik", password="********", host="localhost", port="5432")
cur = conn.cursor()

# 执行删除操作，一定要记得提交事务！
cur.execute("DELETE FROM device_mse WHERE date = '2018-04-08'")
conn.commit()

# 关闭连接
cur.close()
conn.close()

⚠️ 注意：执行删除操作前，建议先运行SELECT * FROM device_mse WHERE date = '2018-04-08'确认要删除的记录数量，最好备份一下数据再操作哦。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Souvik Ray