在Python中，你可以使用datetime模块来处理日期和时间。以下是按照日期筛选数据的几种常见方法：
方法一：使用比较运算符（>=和<=）筛选日期范围内的数据。
from datetime import datetime data = [ {'date': '2021-01-01', 'value': 10}, {'date': '2021-02-01', 'value': 20}, {'date': '2021-03-01', 'value': 30}, {'date': '2021-04-01', 'value': 40}, {'date': '2021-05-01', 'value': 50}, ] start_date = datetime.strptime('2021-02-01', '%Y-%m-%d') end_date = datetime.strptime('2021-04-30', '%Y-%m-%d') filtered_data = [d for d in data if start_date <= datetime.strptime(d['date'], '%Y-%m-%d') <= end_date] print(filtered_data) 输出结果：
[ {'date': '2021-02-01', 'value': 20}, {'date': '2021-03-01', 'value': 30}, {'date': '2021-04-01', 'value': 40} ] 方法二：使用列表推导式和日期比较操作筛选日期范围内的数据。
from datetime import datetime data = [ {'date': '2021-01-01', 'value': 10}, {'date': '2021-02-01', 'value': 20}, {'date': '2021-03-01', 'value': 30}, {'date': '2021-04-01', 'value': 40}, {'date': '2021-05-01', 'value': 50}, ] start_date = datetime.strptime('2021-02-01', '%Y-%m-%d') end_date = datetime.strptime('2021-04-30', '%Y-%m-%d') filtered_data = [d for d in data if start_date <= datetime.strptime(d['date'], '%Y-%m-%d') <= end_date] print(filtered_data) 输出结果同上。
方法三：使用pandas库进行日期筛选。
import pandas as pd data = pd.DataFrame([ {'date': '2021-01-01', 'value': 10}, {'date': '2021-02-01', 'value': 20}, {'date': '2021-03-01', 'value': 30}, {'date': '2021-04-01', 'value': 40}, {'date': '2021-05-01', 'value': 50}, ]) data['date'] = pd.to_datetime(data['date']) start_date = pd.to_datetime('2021-02-01') end_date = pd.to_datetime('2021-04-30') filtered_data = data[(data['date'] >= start_date) & (data['date'] <= end_date)] print(filtered_data) 输出结果：
date value 1 2021-02-01 20 2 2021-03-01 30 3 2021-04-01 40 这里使用了pandas库，将数据转换为DataFrame，并使用to_datetime函数将日期字符串转换为日期对象。然后，可以使用比较运算符和逻辑运算符筛选出日期范围内的数据。
