如果数据源不是pandas DataFrame，而是其他形式的数据结构，如何进行日期区间筛选？

如果数据源不是pandas DataFrame，比如它是一个列表、字典或其他序列类型，其中包含日期或时间信息，你需要首先将它们转换成适当的数据结构以便进行日期区间筛选。以下是一些通用步骤：

1. **检查数据类型**：确保你知道数据是什么类型的，可能是字符串、datetime对象或是timestamp。

2. **日期解析**：如果是字符串，需要使用`datetime.strptime()`或相应的函数将其转换为datetime对象。例如，如果你有形如"YYYY-MM-DD HH:MM:SS"的字符串，可以用`datetime.datetime.strptime(date_string, "%Y-%m-%d %H:%M:%S")`。

3. **转换为合适的数据结构**：如果原始数据是列表，你可以创建一个新的列表只包含有效日期；如果是字典，可以选择符合条件的记录。例如：

   dates = [your_date_strings]  # 假设这是一个包含日期字符串的列表
   date_objects = [datetime.strptime(date, "%Y-%m-%d") for date in dates if your_condition]

   data_dict = {key: value for key, value in your_data.items() if key in date_objects}

4. **区间筛选**：有了datetime对象，你可以直接进行类似`if`条件判断，或者使用`filter()`等函数过滤掉不在指定日期区间的数据。

记住，具体的实现取决于你的数据结构和需求。一旦你的数据转换成了可操作的形式，就可以按照类似上述的方式进行日期区间筛选了。