我的一列dataframe包含 unix 時(shí)間戳。我正在尋找一種按日期過(guò)濾記錄的方法，類(lèi)似于此SQL語(yǔ)句：SELECT * FROM mytable WHERE to_timestamp(log_time) < '2007-04-13';過(guò)濾我的dataframe. 數(shù)據(jù)框中的示例記錄如下所示，其中l(wèi)og_time和2007-04-12之間2007-04-13：df.head(10)id log_time class154 1176369676 A161 1176369723 E76 1176373591 C97 1176381981 A76 1176415869 C82 1176421986 B 154 1176421986 A163 1176421986 B161 1176421986 D161 1176437973 E
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FFIVE
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為了使用 datetime布爾選擇，
log_time需要將該列轉(zhuǎn)換為 datetime 列，或者創(chuàng)建一個(gè)單獨(dú)的 datetime 列log_time。對(duì)于此數(shù)據(jù)，使用
pandas.to_datetime并指定, 。unit='s'
import pandas as pd
# setup the dataframe
data = {'id': [154, 161, 76, 97, 76, 82, 154, 163, 161, 161],
? ? ? ? 'log_time': [1176369676, 1176369723, 1176373591, 1176381981, 1176415869, 1176421986, 1176421986, 1176421986, 1176421986, 1176437973],
? ? ? ? 'class': ['A', 'E', 'C', 'A', 'C', 'B', 'A', 'B', 'D', 'E']}
df = pd.DataFrame(data)
# create a datetime column from log_time
df['datetime'] = pd.to_datetime(df.log_time, unit='s')
# display(dflhead())
? ? id? ? log_time class? ? ? ? ? ? datetime
0? 154? 1176369676? ? ?A 2007-04-12 09:21:16
1? 161? 1176369723? ? ?E 2007-04-12 09:22:03
2? ?76? 1176373591? ? ?C 2007-04-12 10:26:31
3? ?97? 1176381981? ? ?A 2007-04-12 12:46:21
4? ?76? 1176415869? ? ?C 2007-04-12 22:11:09
# select data
selected = df[df.datetime > '2007-04-13']
# display(selected)
? ? id? ? log_time class? ? ? ? ? ? datetime
9? 161? 1176437973? ? ?E 2007-04-13 04:19:33
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