在Pandas的版本1.0.0之后,不再支持使用Date将list-like传递给.loc或[]的方式,其中包含任何缺失的标签。这意味着如果你的数据中有缺失的日期标签,你将无法使用这种方式进行索引。
解决方法是使用一种新的索引方法,即使用布尔索引进行筛选。下面是一个示例代码:
import pandas as pd
# 创建一个示例数据框
df = pd.DataFrame({'date': pd.date_range(start='2022-01-01', end='2022-01-10'),
'value': range(10)})
# 创建一个包含缺失日期的列表
dates_to_select = [pd.Timestamp('2022-01-01'), pd.Timestamp('2022-01-05'), pd.Timestamp('2022-01-15')]
# 使用布尔索引进行筛选
selected_rows = df['date'].isin(dates_to_select)
# 打印筛选结果
print(df[selected_rows])
输出结果为:
date value
0 2022-01-01 0
4 2022-01-05 4
在示例代码中,我们首先创建了一个示例数据框df,其中包含了一列日期和一列数值。然后,我们创建了一个包含缺失日期的列表dates_to_select。接下来,我们使用isin()方法创建了一个布尔索引selected_rows,用于指示哪些行的日期在dates_to_select列表中。最后,我们使用该布尔索引对数据框进行筛选,得到了包含指定日期的子数据框。
通过使用布尔索引进行筛选,我们可以避免使用不再支持的方式,并且能够灵活地处理缺失日期的情况。