带条件'方法'对象的Drop Row在Pandas中不可下标
我试图删除一些1000行，因为它们属于十月。我有一个名为“月”的专栏。
import pandas as pd
#change the file path
file_path = r'Dboard.xlsx'
df = pd.read_excel(file_path,sheet_name = 'rawdump', index_col=0)
#Created a date constant filter
sep_filter = df['Month'] == 9
aug_filter = df['Month'] == 8
#Drop Oct Rows
df1 = df.drop[df['Month'] == 10]
[错误]是
TypeError Traceback（最近的调用最后）在11 12#Drop Oct行---
TypeError:“方法”对象不可下标
这里是我的原始数据输入的一个例子（注意有30列和超过200K行，但我给出了一个例子）
Date Campaign Month Cost Clicks
01/10/2019 A 10 30 100
01/09/2019 A 10 80 400
01/08/2019 A 10 20 100
01/10/2019 B 10 30 100
01/09/2019 B 10 80 400
01/08/2019 B 10 20 100
01/10/2019 C 10 30 100
01/09/2019 C 10 80 400
01/08/2019 C 10 20 100
这是我想要的输出输出
Date Campaign Month Cost Clicks
01/09/2019 A 10 80 400
01/08/2019 A 10 20 100
01/09/2019 B 10 80 400
01/08/2019 B 10 20 100
01/09/2019 C 10 80 400
01/08/2019 C 10 20 100
[新错误]
KeyError回溯（最近一次调用上次）~\Anaconda3\lib\site packages\pandas\core\index\base。py in get_loc（自身、键、方法、公差）2656尝试：-
熊猫/_libs/索引。大熊猫中的pyx_图书馆。指数IndexEngine。获取_loc（）
熊猫/_libs/索引。大熊猫中的pyx_图书馆。指数IndexEngine。获取_loc（）
pandas/_libs/hashtable_class_helper。熊猫体内的pxi_图书馆。哈希表。PyObjectHashTable。获取_项（）
pandas/_libs/hashtable_class_helper。熊猫体内的pxi_图书馆。哈希表。PyObjectHashTable。获取_项（）
关键错误：'日期'
在处理上述异常期间，发生了另一个异常：
KeyError Traceback（最近的调用最后）在6 7#下降10行----
~\Anaconda3\lib\site-包\熊猫\核心\frame.py在getitem（自己，键）2925如果self.columns.nlevels
~\Anaconda3\lib\site packages\pandas\core\index\base。py在get_loc（自身、键、方法、公差）2657返回自身_发动机获取位置（键）2658，键错误除外：-
熊猫/_libs/索引。大熊猫中的pyx_图书馆。指数IndexEngine。获取_loc（）
熊猫/_libs/索引。大熊猫中的pyx_图书馆。指数IndexEngine。获取_loc（）
pandas/_libs/hashtable_class_helper。熊猫体内的pxi_图书馆。哈希表。PyObjectHashTable。获取_项（）
pandas/_libs/hashtable_class_helper。熊猫体内的pxi_图书馆。哈希表。PyObjectHashTable。获取_项（）
关键错误：'日期'
共有1个答案
您可以使用：
#add parse_dates for `DatetimeIndex`
df = pd.read_excel(file_path,sheet_name = 'rawdump', index_col=0, parse_dates=True)
#compare months of DatetimeIndex and filter
df1 = df[df.index.month != 10].copy()
#change format of datetimes
df1.index = df1.index.strftime('%d/%m/%Y')
#save to file
df1.to_csv(file)
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