Pandas：在所选日期上方获取10行
我正在尝试使用get_loc获取当前日期，然后从数据中返回当前日期之上的10行，但是我一直收到“键错误”。
这是我的datable => posts_df5：
Posting_date rooms Origin Rooms booked ADR Revenue
0 2019-03-31 1 1 1 156.000000 156.000000
1 2019-04-01 13 13 13 160.720577 2089.367500
2 2019-04-02 15 15 15 167.409167 2511.137500
3 2019-04-03 21 21 21 166.967405 3506.315500
4 2019-04-04 37 37 37 162.384909 6008.241643
5 2019-04-05 52 52 52 202.150721 10511.837476
6 2019-04-06 49 49 49 199.611887 9780.982476
7 2019-04-07 44 44 44 182.233171 8018.259527
8 2019-04-08 50 50 50 187.228192 9361.409623
9 2019-04-09 37 37 37 177.654422 6573.213623
10 2019-04-10 31 31 31 184.138208 5708.284456
我尝试执行以下操作：
idx = posting_df7.index.get_loc('2019-04-05')
posting_df7 = posting_df5.iloc[idx - 5 : idx + 5]
但是我收到以下错误：
indexer = self._get_level_indexer(key, level=level)
File "/usr/local/lib/python3.7/site-packages/pandas/core/indexes/multi.py", line 2939, in _get_level_indexer
code = level_index.get_loc(key)
File "/usr/local/lib/python3.7/site-packages/pandas/core/indexes/base.py", line 2899, in get_loc
return self._engine.get_loc(self._maybe_cast_indexer(key))
File "pandas/_libs/index.pyx", line 107, in pandas._libs.index.IndexEngine.get_loc
File "pandas/_libs/index.pyx", line 128, in pandas._libs.index.IndexEngine.get_loc
File "pandas/_libs/index_class_helper.pxi", line 91, in pandas._libs.index.Int64Engine._check_type
KeyError: '2019-04-05'
因此，然后我尝试在使用get_loc之前先索引Posting_date，但效果不佳：
rooms Origin Rooms booked ADR Revenue
Posting_date
0 2019-03-31 1 1 1 156.000000 156.000000
1 2019-04-01 13 13 13 160.720577 2089.367500
2 2019-04-02 15 15 15 167.409167 2511.137500
3 2019-04-03 21 21 21 166.967405 3506.315500
4 2019-04-04 37 37 37 162.384909 6008.241643
5 2019-04-05 52 52 52 202.150721 10511.837476
6 2019-04-06 49 49 49 199.611887 9780.982476
7 2019-04-07 44 44 44 182.233171 8018.259527
8 2019-04-08 50 50 50 187.228192 9361.409623
9 2019-04-09 37 37 37 177.654422 6573.213623
然后，我使用了相同的get_loc函数，但出现了相同的错误。如何不根据所需日期选择行。
谢谢
问题来源：stackoverflow
写回答
-
这是一种不同的方法...
因为
iloc和get_loc可能很棘手，所以该解决方案使用布尔掩码返回相对于给定日期的行，然后使用head（）函数返回所需的行数。import pandas as pd PATH = '/home/user/Desktop/so/room_rev.csv' # Read in data from a CSV. df = pd.read_csv(PATH) # Convert the date column to a \` datetime \` format. df['Posting_date'] = pd.to_datetime(df['Posting_date'], format='%Y-%m-%d') # Sort based on date. df.sort_values('Posting_date')原始数据集： Posting_date rooms Origin Rooms booked ADR Revenue 0 2019-03-31 1 1 1 156.000000 156.000000 1 2019-04-01 13 13 13 160.720577 2089.367500 2 2019-04-02 15 15 15 167.409167 2511.137500 3 2019-04-03 21 21 21 166.967405 3506.315500 4 2019-04-04 37 37 37 162.384909 6008.241643 5 2019-04-05 52 52 52 202.150721 10511.837476 6 2019-04-06 49 49 49 199.611887 9780.982476 7 2019-04-07 44 44 44 182.233171 8018.259527 8 2019-04-08 50 50 50 187.228192 9361.409623 9 2019-04-09 37 37 37 177.654422 6573.213623 10 2019-04-10 31 31 31 184.138208 5708.284456 解：
用要返回的行数替换head（）函数中的值。*注意：*逆函数还有一个tail（）函数。
df[df['Posting_date'] > '2019-04-05'].head(3)输出： Posting_date rooms Origin Rooms booked ADR Revenue 6 2019-04-06 49 49 49 199.611887 9780.982476 7 2019-04-07 44 44 44 182.233171 8018.259527 8 2019-04-08 50 50 50 187.228192 9361.409623
回答来源：stackoverflow
2020-03-24 17:58:58赞同 展开评论 打赏
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