pandas获取数据时如何只获取2010-2021年的数据

在 Pandas 中，我们可以使用布尔索引来筛选出指定日期范围内的数据。假设数据的日期列为 `date`，我们可以使用如下代码来获取 2010-2021 年的数据：

import pandas as pd

# 读取数据
df = pd.read_csv('data.csv')

# 将日期列转换为日期时间类型
df['date'] = pd.to_datetime(df['date'])

# 使用布尔索引筛选指定日期范围内的数据
start_date = pd.to_datetime('2010-01-01')
end_date = pd.to_datetime('2021-12-31')
df = df[(df['date'] >= start_date) & (df['date'] <= end_date)]

在上述代码中，我们首先使用 Pandas 的 `read_csv` 函数读取数据，然后将日期列转换为日期时间类型。接下来，我们定义了开始日期和结束日期，并使用布尔索引筛选出指定日期范围内的数据。最后，我们将筛选后的数据保存到 DataFrame `df` 中。

相关问题

pandas获取2010-2021年的数据，并且要获取增长率，还要可视化

获取2010-2021年的数据，可以使用 Pandas 的切片功能，例如：

import pandas as pd

# 读取数据
data = pd.read_csv('data.csv')

# 切片获取 2010-2021 年的数据
data = data.loc[(data['年份'] >= 2010) & (data['年份'] <= 2021)]

接下来，我们可以计算每年的增长率，可以使用 Pandas 的 `pct_change` 函数，例如：

# 计算增长率
data['增长率'] = data['销售额'].pct_change()

# 去掉第一个 NaN 值
data = data.dropna()

最后，我们可以使用 Matplotlib 可视化增长率：

import matplotlib.pyplot as plt

# 绘制折线图
plt.plot(data['年份'], data['增长率'])

# 添加标题和坐标轴标签
plt.title('销售额增长率')
plt.xlabel('年份')
plt.ylabel('增长率')

# 显示图形
plt.show()

这样就可以得到 2010-2021 年的销售额增长率折线图了。

pandas获取2010-2021年的数据，并且要获取人口增长率，还要可视化

获取2010-2021年的数据，可以使用 Pandas 的切片功能，例如：

import pandas as pd

# 读取数据
data = pd.read_csv('data.csv')

# 切片获取 2010-2021 年的数据
data = data.loc[(data['年份'] >= 2010) & (data['年份'] <= 2021)]

接下来，我们可以计算每年的人口增长率，可以使用 Pandas 的 `pct_change` 函数，例如：

# 计算人口增长率
data['人口增长率'] = data['人口数量'].pct_change()

# 去掉第一个 NaN 值
data = data.dropna()

最后，我们可以使用 Matplotlib 可视化人口增长率：

import matplotlib.pyplot as plt

# 绘制折线图
plt.plot(data['年份'], data['人口增长率'])

# 添加标题和坐标轴标签
plt.title('人口增长率')
plt.xlabel('年份')
plt.ylabel('增长率')

# 显示图形
plt.show()

这样就可以得到 2010-2021 年的人口增长率折线图了。