我有一个包含最近3年时间序列月度数据的csv文件。根据今天的日期,我只想阅读前两年的数据以预测未来。
Data file example (has data from 01-01-15 to 31-10-19):
Date,Value
01-01-17,2
01-02-17,5
01-03-17,8
01-04-17,4
01-05-17,2
01-06-17,9
01-07-17,8
01-08-17,7
01-09-17,5
01-10-17,1
01-11-17,2
01-12-17,3
01-01-18,5
01-02-18,6
01-03-18,8
01-04-18,2
01-05-18,5
01-06-18,6
所需的结果:如果今天的日期是19年1月1日,我希望我的训练数据是17年1月1日至18/12/31之间的数据。
我尝试过:df[df['date'] > (pd.to_datetime('2019-01-01', format = '%Y-%m-%d') - relativedelta(years = 2))]
但是,我正在从01-01-17到31-10-19(最后一条记录)获取数据,而不是从01-01-17到31-12-18。
您可以尝试以下内容
>>> from dateutil.relativedelta import relativedelta
>>> df[df.Date > datetime.now() - relativedelta(years=2)]
Date Value
12 2018-01-01 5
13 2018-01-02 6
14 2018-01-03 8
15 2018-01-04 2
16 2018-01-05 5
17 2018-01-06 6
更新
>>> from dateutil.relativedelta import relativedelta
>>> from datetime import date
>>> start_date = pd.Timestamp(datetime.now() - relativedelta(years=2))
>>> end_date = pd.Timestamp(date(date.today().year-1, 12, 31))
>>> df[(df.Date >= start_date) & (df.Date <= end_date)]
Date Value
12 2018-01-01 5
13 2018-01-02 6
14 2018-01-03 8
15 2018-01-04 2
16 2018-01-05 5
17 2018-01-06 6