在使用pandas读取csv文件时，如何选择特定时间段

求解，在使用pandas读取csv文件时，如何选择特定时间段，想选择1.4-1.21的数据应该怎么写呀

img

可以使用Pandas的read_csv()函数中的parse_dates和index_col参数来读取csv文件并选择特定时间段的数据。假设你的csv文件中有一个名为"date"的列存储了时间信息，那么你可以按如下方式进行操作：


import pandas as pd

# 读取csv文件，将"date"列转换为datetime类型，并设置为索引
df = pd.read_csv('your_csv_file.csv', parse_dates=['date'], index_col='date')

# 选择1月4日到1月21日之间的数据
start_date = '2022-01-04'
end_date = '2022-01-21'
selected_data = df[start_date:end_date]

# 输出选择的数据
print(selected_data)

在上面的代码中，parse_dates参数将"date"列转换为datetime类型，而index_col参数则将"date"列设置为数据的索引。之后，你可以使用start_date和end_date来选择特定时间段的数据，即在df数据框中选取start_date到end_date之间的行，并将结果保存在selected_data中。

要达到最后的效果很简单，读完之后切片即可
即

df=pd.read_csv('file_path')
target_date=['20220104',....'20220121']
df=df[df['trade_date‘] in target_date ]

但是能不能在读取的时候就进行筛选呢？
我参考了 https://blog.csdn.net/weixin_44852067/article/details/122366383 这篇文章
里面只有 ‘索引列‘’等方法能够只选择一部分行列的数据进行读取，
如果您有更好的办法，也请回复
有用请采纳