タイムスタンプのインデックスとPythonの固定日付を比較します

Question

私はタイムスタンプのインデックスを持つデータフレームを持っています。私は2001-01-01の後にタイムスタンプインデックスを持つすべての行を削除したいと思います。いくつかのグーグルの後、私はこれを取得：

df.index[1].date() < pd.datetime.strptime('20010101', "%Y%m%d").date()) 

それは最初のインデックス未満2001-01-01であることを示しているとして、それが正常に動作します。

だから私は喜んに適用：

df.index.date() < pd.datetime.strptime('20010101', "%Y%m%d").date() 

、代わりにこの得た：

TypeError: 'numpy.ndarray' object is not callable.

あなたに私が入力したときにインデックスは、どのように見えるかの意味を与えるために：

df.index[1] 

を

返信：

Timestamp('1964-01-03 00:00:00') 

Answer 1

インデックスを正しく設定しているかどうかはわかりません。

日付を使用してデータフレームをサブセット化できます。 https://chrisalbon.com/python/pandas_time_series_basics.html

import pandas as pd 

data = {'date': ['2014-05-01 18:47:05.069722', '2014-05-01 18:47:05.119994', '2014-05-02 18:47:05.178768', '2014-05-02 18:47:05.230071', '2014-05-02 18:47:05.230071', '2014-05-02 18:47:05.280592', '2014-05-03 18:47:05.332662', '2014-05-03 18:47:05.385109', '2014-05-04 18:47:05.436523', '2014-05-04 18:47:05.486877'], 
     'battle_deaths': [34, 25, 26, 15, 15, 14, 26, 25, 62, 41]} 
df = pd.DataFrame(data, columns = ['date', 'battle_deaths']) 
df['date'] = pd.to_datetime(df['date']) 
df.index = df['date'] 
df.drop(['date'], axis = 1, inplace = True) 

df2 = df['2014-05-03':]