pandas中如何按日期筛选、显示及统计数据

在Pandas库中，处理日期数据通常涉及`pd.DatetimeIndex`或`pandas.Timestamp`对象。以下是按照日期进行筛选、显示和统计数据的基本步骤：

1. **筛选**：
- `loc` 和 `iloc` 方法可用于基于日期范围选择行。例如，如果你想选择所有2022年的数据：

     df = df.loc[df['Date'] >= '2022-01-01', :]

- 使用布尔索引来筛选特定日期范围：

     mask = (df['Date'] > 'start_date') & (df['Date'] < 'end_date')
     filtered_df = df[mask]

2. **显示**：
- 可以直接打印DataFrame查看筛选后的日期范围内的数据：

     print(filtered_df)

- 如果需要按日期排序：

     sorted_df = filtered_df.sort_values('Date')
     print(sorted_df)

3. **统计数据**：
- 计算某一列在特定日期范围内的值数或平均值：

     count_by_date = filtered_df.groupby('Date')['Column_name'].count()
     mean_by_date = filtered_df.groupby('Date')['Column_name'].mean()

- 对日期分组并计算描述性统计量，如最大值、最小值等：

     stats = filtered_df.groupby(df['Date']).agg({'Column_name': ['min', 'max', 'mean', 'count']})

记得替换上述代码中的`df`、`Date`、`Column_name`以及日期字符串为实际的数据框名、日期列名和你想计算的列。