pandas 按日期范围筛选数据的实现

要按日期范围筛选数据，需要使用pandas中的DateOffset和pd.date_range方法。

步骤如下：

1. 读取数据，将日期列转换成datetime格式

import pandas as pd

df = pd.read_csv('data.csv')
df['dates'] = pd.to_datetime(df['dates'])

1. 按照日期范围筛选数据

使用pd.date_range方法生成一个日期范围，再使用DataFrame的isin方法找到该范围内的所有数据。

比如我们想筛选2019年1月1日至2019年3月31日的数据，代码如下：

date_range = pd.date_range(start='2019-01-01', end='2019-03-31')
selected_data = df[df['dates'].isin(date_range)]

以上代码会返回包含日期在范围内的所有行的DataFrame。如果想只返回特定列的数据，则需要在DataFrame筛选中指定需要的列名。

另外也可以使用DataFrame的loc方法来筛选数据，代码如下：

selected_data = df.loc[(df['dates'] >= '2019-01-01') & (df['dates'] <= '2019-03-31')]

这里使用了Python的逻辑运算符 &，生成一个包含符合筛选条件的所有行的DataFrame。

下面给出一个完整的示例代码，该代码实现了针对某个股票的历史行情数据按日期范围进行筛选：

import pandas as pd

# 读取数据，将日期列转换成datetime格式
df = pd.read_csv('stock_history.csv')
df['date'] = pd.to_datetime(df['date'])

# 筛选某个股票在2019年1月1日至2019年3月31日的行情数据
date_range = pd.date_range(start='2019-01-01', end='2019-03-31')
selected_data = df[df['date'].isin(date_range) & (df['symbol'] == 'AAPL')]

以上代码中的file.csv文件是一个包含多个股票历史行情数据的CSV文件，具体内容如下：

symbol,date,open,high,low,close,volume
AAPL,2019-01-01,158.53,159.36,156.48,157.92,37039737
AAPL,2019-01-02,154.89,158.85,154.23,157.74,91312270
...

该示例代码将会筛选出股票代号为AAPL的所有历史行情数据，同时按照日期范围将数据进行了筛选。