python - 返回特定月份和年份的 df 行 python pandas OutOfBoundsDatetime：越界纳秒时间戳：1-01-01 00:00:00

Question

我正在尝试创建一个函数，该函数将返回仅与特定月份和年份相关的行：

df

order_date      Type
2015-01-01      A
2017-09-01      A
2016-12-19      C
2019-11-23      D
2018-10-29      B
2017-12-31      B
2015-11-30      A
2015-08-30      B
2015-09-24      D
2015-01-27      E

定义函数

def return_data_month_year(month, year):
    month = pd.to_datetime(month).month()
    year = pd.to_datetime(year).year()
    df = df[((df['order_date']).dt.strftime('%B') == month)&((df['order_date']).dt.strftime('%Y') == 
    year)]
    return df

调用函数

  return_data_month_year('Jan','2015')

预期输出：

order_date      Type
2015-01-01      A
2015-01-27      E

我收到错误（输出）：

   OutOfBoundsDatetime: Out of bounds nanosecond timestamp: 1-01-01 00:00:00

Answer 1

您不必调用month = pd.to_datetime(month).month()and year = pd.to_datetime(year).year()。

还'%B'返回完整的月份名称，例如。January. 要仅返回缩写 ( Jan, Feb, ...)，请使用%b：

def return_data_month_year(df, month, year):
    return df[((df['order_date']).dt.strftime('%b') == month)&((df['order_date']).dt.strftime('%Y') == year)]

# to convert column 'order_date' to datetime:
df['order_date'] = pd.to_datetime( df['order_date'] )

print( return_data_month_year(df, 'Jan','2015') )

印刷：

  order_date Type
0 2015-01-01    A
9 2015-01-27    E