Pandas根据时间字段条件筛选

				    	Pandas根据时间字段条件筛选

提示：这里可以添加系列文章的所有文章的目录，目录需要自己手动添加
例如：第一章 Python 机器学习入门之pandas的使用

---

提示：写完文章后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档

---

前言

提示：这里可以添加本文要记录的大概内容：

例如：随着人工智能的不断发展，机器学习这门技术也越来越重要，很多人都开启了学习机器学习，本文就介绍了机器学习的基础内容。

---

提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考

一、pandas是什么？

示例：pandas 是基于NumPy 的一种工具，该工具是为了解决数据分析任务而创建的。

二、使用步骤

1.引入库

代码如下（示例）：

import numpy as np
import pandas as pd

2.读入数据

代码如下（示例）：

    df = pd.read_excel("../data/Transport_Vehicle_Info_Url_20221110.xls")
    
	df['month'] = pd.to_datetime(df['DTime'].astype(str), errors= 'coerce').dt.month > 6   # 读取日期字段时间大于六月的
    xis_month = df.loc[df['month'], :] # 读取六月份的全部数据


    data = xis_month.loc[xis_month['On_board_list'].isna() | (xis_month['On_board_list'] == ""), :] # 筛选六月份不为空的数据， 两个条件同时判断
    

该处使用的url网络请求的数据。

---

总结

提示：这里对文章进行总结：

例如：以上就是今天要讲的内容，本文仅仅简单介绍了pandas的使用，而pandas提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法。