pandas过滤和比较日期
我有一个sql文件，其中包含以下数据，我将这些数据读入pandas中。
df = pandas.read_sql('Database count details', con=engine,
index_col='id', parse_dates='newest_available_date')
输出量
id code newest_date_available
9793708 3514 2015-12-24
9792282 2399 2015-12-25
9797602 7452 2015-12-25
9804367 9736 2016-01-20
9804438 9870 2016-01-20
下一行代码是获取上周的日期
date_before = datetime.date.today() - datetime.timedelta(days=7) # Which is 2016-01-20
我所试图做的是，比较date_before有df并打印出所有行小于date_before
if (df['newest_available_date'] < date_before): print(#all rows)
显然，这会返回一个错误 The truth value of a Series is ambiguous. Use a.empty, a.bool(), a.item(), a.any() or a.all().
我应该怎么做？
问题答案：
我会做一个面具，像：
a = df[df['newest_date_available'] < date_before]
如果为date_before = datetime.date(2016, 1, 19)，则返回：
id code newest_date_available
0 9793708 3514 2015-12-24
1 9792282 2399 2015-12-25
2 9797602 7452 2015-12-25
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主要内容：创建数组,布尔索引,重塑数组形状,Pdans与NumPy区别,转换ndarray数组我们知道 Pandas 是在 NumPy 的基础构建而来，因此，熟悉 NumPy 可以更加有效的帮助我们使用 Pandas。 NumPy 主要用 C语言编写，因此，在计算还和处理一维或多维数组方面，它要比 Python 数组快得多。关于 NumPy 的学习，可以参考《 Python NumPy教程》。 创建数组 数组的主要作用是在一个变量中存储多个值。NumPy 可以轻松地处理多维数组，示例如下:
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我有一个rails生成的日期和一个jQuery生成的日期。 导轨日期打印如下： jQuery日期打印如下： 我想检查jQuery日期是大于还是小于rails日期。但是不管日期如何，jQuery日期总是被解释为比rails日期大。 为什么会这样，我怎样才能成功地比较这两个日期？ 更新: 事实上，我刚刚发现问题在于它只允许1969年之前的日期。我打算代码只允许18岁以上的日期。有人知道为什么不同吗？
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所以今年早些时候，我在大学里接到了一个任务。任务是使用OOP程序创建一个停车场管理系统。例如，我们学习了如何使用继承、抽象类和实例。我已经完成了并通过了这个作业，所以这个问题只是为了知识目的。其中一个任务是按时间顺序对对象的 Array 列表进行排序。为此，我们学习了可比/比较器方法。但是，我无法理解它，也无法做到这一点。问题是，我们必须对数组列表中的“Vehicle”对象中的“DateTime”
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目前，我正努力争取与之相比的约会。更重要的是，我有一个属性Death的人，格式是YYYY-MM-DD，如果这个人已经死了（Death 我尝试了以下做法： 但我只收到来自浏览器的解析错误。我使用的是XSL1.0版，除了xmlns:XSL=“http://www.w3.org/1999/XSL/transform”之外，没有任何名称空间。
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用于排序的日期比较不起作用。请指教。 我的代码： 错误： 错误：找不到返回d1的符号。与（d2）比较 符号：方法比较到（日期） 位置：日期类型的变量d1 注意：某些输入文件使用或重写了不推荐的API 注意：使用-Xlint:deprecation重新编译以获取详细信息 注意：某些输入文件使用未检查或不安全的操作 注意：使用-Xlint重新编译：未选中以获取详细信息。
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问题内容： 我正在寻找比较应该相同的两个数据框。但是，由于浮点精度，我被告知值不匹配。我在下面创建了一个示例进行模拟。如何获得正确的结果，以便最终比较数据帧对两个单元格都返回true？ 问题答案： 好的，您可以为此使用： 需要相对公差和绝对公差。这些有默认值：，分别