dataframe，列A为datatime格式的数值，如何在列A数值大于2019-12-12的情况下，保留整行数据、形成新的dataframe，请问如何写代码

### 回答1：

假设你的DataFrame名称为df，其中包含一个名为"A"的datetime列。要保留整行数据，只需使用逻辑运算符（&）和比较运算符（>）来选择大于2019-12-12的行。下面是代码示例：

import pandas as pd

# 创建示例数据
data = {'A': ['2019-12-10', '2019-12-11', '2019-12-12', '2019-12-13', '2019-12-14'],
        'B': [1, 2, 3, 4, 5],
        'C': [6, 7, 8, 9, 10]}
df = pd.DataFrame(data)

# 将"A"列转换为datetime类型
df['A'] = pd.to_datetime(df['A'])

# 选择大于2019-12-12的行
new_df = df[df['A'] > '2019-12-12']

# 打印结果
print(new_df)

输出结果：

           A  B   C
3 2019-12-13  4   9
4 2019-12-14  5  10

在这个示例中，我们首先将"A"列转换为datetime类型，然后使用逻辑运算符和比较运算符来选择大于2019-12-12的行，最后将结果保存到一个新的DataFrame中。

### 回答2：
要在DataFrame中筛选出符合条件的行，可以使用条件判断来实现。

首先，假设DataFrame的名称为df，列名为A，包含datatime格式的数值。

import pandas as pd

# 创建一个示例DataFrame
data = {'A': ['2019-12-10', '2019-12-12', '2019-12-14', '2019-12-16'],
        'B': [10, 20, 30, 40]}
df = pd.DataFrame(data)

# 将A列中的字符串转换为datatime类型
df['A'] = pd.to_datetime(df['A'])

# 打印原始DataFrame
print("原始DataFrame:")
print(df)

# 筛选出A列数值大于2019-12-12的行
new_df = df[df['A'] > '2019-12-12']

# 打印筛选后的新DataFrame
print("筛选后的新DataFrame:")
print(new_df)

输出结果为：

原始DataFrame:
           A   B
0 2019-12-10  10
1 2019-12-12  20
2 2019-12-14  30
3 2019-12-16  40

筛选后的新DataFrame:
           A   B
2 2019-12-14  30
3 2019-12-16  40

在上述代码中，我们首先使用`pd.to_datetime()`将A列中的字符串转换为datetime类型。然后，通过条件判断`df['A'] > '2019-12-12'`筛选出A列数值大于2019-12-12的行，将结果保存在新的DataFrame new_df中。最后，打印出原始DataFrame和筛选后的新DataFrame。

### 回答3：
要在一个DataFrame中找出列A中数值大于2019-12-12的行，并创建一个新的DataFrame，可以按照以下步骤编写代码：

1. 导入必要的库：首先导入pandas库，因为它提供了DataFrame和DateTime对象的操作方法。

import pandas as pd

2. 创建DataFrame：假设原始的DataFrame叫做df，包含列A和其他列。

df = pd.DataFrame({'A': ['2019-12-10', '2019-12-11', '2019-12-12', '2019-12-13'], 'B': [1, 2, 3, 4], 'C': ['A', 'B', 'C', 'D']})

3. 将列A转换为DateTime格式：将列A的字符串类型转换为DateTime类型，以便进行比较。

df['A'] = pd.to_datetime(df['A'])

4. 过滤数据：使用条件语句 （df['A'] > '2019-12-12' ），过滤出满足条件的行；然后使用loc方法选择这些行，并创建新的DataFrame。

new_df = df.loc[df['A'] > '2019-12-12']

5. 打印新的DataFrame：使用print语句打印新的DataFrame，以便查看结果。

print(new_df)

完整的代码如下所示：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'A': ['2019-12-10', '2019-12-11', '2019-12-12', '2019-12-13'], 'B': [1, 2, 3, 4], 'C': ['A', 'B', 'C', 'D']})

df['A'] = pd.to_datetime(df['A'])

new_df = df.loc[df['A'] > '2019-12-12']

print(new_df)

运行代码后，将会输出满足条件的行，形成新的DataFrame。注意，这里假设日期格式正确且按照年-月-日的顺序排列。如有其他格式，需要根据实际情况更改代码。