为何按日期筛选DataFrame返回空结果？是否需转换carry_dt为日期类型？

嘿，这个问题我之前踩过坑！从你给出的DataFrame信息来看，carry_dt列的dtype是object，但直接用字符串'2018-05-17'匹配却得到空结果，大概率是以下两个原因之一：

• 原因1：carry_dt表面显示是字符串，实际是datetime对象
  有时候Pandas在显示DataFrame时，会把datetime类型自动格式化为字符串样式，但本质还是datetime对象。这时候用字符串去和datetime对象比较，自然匹配不上。
• 原因2：carry_dt是带时间部分的字符串
  比如实际存储的是'2018-05-17 00:00:00'，但DataFrame显示时只展示了日期部分，导致你用纯日期字符串匹配失败。

第一步：先确认真实数据类型 #

先跑两行代码看看carry_dt的真实情况：

# 查看该列的所有数据类型
print(allHoldings['carry_dt'].apply(type).unique())
# 查看前几行的具体内容
print(allHoldings['carry_dt'].head())

针对不同情况的解决方案 #

情况1：如果是datetime类型

直接用datetime对象筛选，或者统一转成datetime后用日期方法筛选：

from datetime import datetime
import pandas as pd

# 方法1：用datetime对象匹配
target_date = datetime(2018, 5, 17)
filtered_df = allHoldings.loc[allHoldings['carry_dt'] == target_date]

# 方法2：统一转成datetime后，提取日期部分匹配
allHoldings['carry_dt'] = pd.to_datetime(allHoldings['carry_dt'])
filtered_df = allHoldings.loc[allHoldings['carry_dt'].dt.date == target_date.date()]

情况2：如果是带时间的字符串

先把字符串转成纯日期格式再筛选：

import pandas as pd

# 转成datetime后提取日期部分（变成date对象）
allHoldings['carry_dt'] = pd.to_datetime(allHoldings['carry_dt']).dt.date
filtered_df = allHoldings.loc[allHoldings['carry_dt'] == datetime(2018,5,17).date()]

通用稳妥方案（推荐）

不管原来是什么类型，先把carry_dt转成datetime类型，后续的日期操作会更灵活：

import pandas as pd

# 转换为datetime类型
allHoldings['carry_dt'] = pd.to_datetime(allHoldings['carry_dt'])

# 筛选当天所有记录（包括带时间的）
filtered_df = allHoldings[allHoldings['carry_dt'].between('2018-05-17', '2018-05-18')]

# 或者只匹配日期部分，忽略时间
filtered_df = allHoldings[allHoldings['carry_dt'].dt.normalize() == '2018-05-17']

内容的提问来源于stack exchange，提问作者SBad