• Saltar al contenido principal
  • Skip to secondary menu
  • Saltar a la barra lateral principal
  • Saltar al pie de página
  • Inicio
  • Secciones
    • Ciencia de datos
    • Criptografía
    • Herramientas
    • Machine Learning
    • Noticias
    • Opinión
    • Productividad
    • Programación
      • JavaScript
      • Julia
      • Matlab
      • Python
      • R
  • Programación
    • JavaScript
    • Julia
    • Matlab
    • Python
    • R
  • Laboratorio
    • Estadística
      • Calculadora del Tamaño Muestral en Encuestas
      • Calculadora de estadísticos descriptivos
      • Test de normalidad
      • Calculadora de contrastes de hipotesis
      • Calculadora de tamano del efecto
      • Simulador de Regresión Lineal con Ruido
      • Visualizador de PCA
      • Visualizador de Series Temporales
      • Simulador de Regresión Logística
      • Simulador de K-Means
      • Simulador de DBSCAN
      • Detector de la Ley de Benford
      • Ajuste de Curvas
      • Calculadora de Matrices
    • Probabilidad
      • Calculadora de Probabilidad de Distribuciones
      • Calculadora de Probabilidades de Lotería
      • Simulador del Problema de Monty Hall
      • Simulador de la Estrategia Martingala
    • Finanzas
      • Calculadora de Préstamos e Hipotecas
      • Conversor TIN ↔ TAE
      • Calculadora DCA con ajuste por inflación
      • Calculadora XIRR con Flujos Irregulares
      • Simulador FIRE (Financial Independence, Retire Early)
    • Negocios
      • CLV
      • Scoring
    • Herramientas
      • Formateador / Minificador de JSON
      • Conversor CSV ↔ JSON
      • Comparador y Formateador de Texto y JSON
      • Formateador y Tester de Expresiones Regulares
      • Inspector de JWT
      • Generador y verificador de hashes
      • Codificador / Decodificador Base64 y URL
      • Conversor de bases numericas
      • Conversor de Timestamp Unix
      • Conversor de colores
      • Generador de UUIDs
    • Juegos
      • Tres en Raya
      • Nim con Q-Learning
    • Más
      • Método D’Hondt
      • Generador de Contraseñas Seguras
  • Noticias
  • Boletín
  • Contacto
  • Tienda
    • Libros
    • Equipamiento de oficina
    • Equipamiento en movilidad

Analytics Lane

Ciencia e ingeniería de datos aplicada

  • Ciencia de datos
  • Machine Learning
  • IA Generativa
  • Python
  • Pandas
  • NumPy
  • R
  • Excel

Cómo seleccionar elementos entre dos fechas con Pandas

Pandas

enero 29, 2024 Por Daniel Rodríguez Deja un comentario
Tiempo de lectura: 3 minutos

pandas

La manipulación de datos con fechas es una parte crucial del análisis de datos, por lo que es de extrañar que en Pandas existan herramientas para ello. Uno de los problemas que nos podemos encontrar a la hora de preparar los datos es cómo seleccionar elementos entre dos fechas. En esta entrada se mostrarán los pasos para conseguirlo, utilizando para ello un conjunto de datos de ejemplo.

Creación de un conjunto de datos de ejemplo

En primer lugar, se creará un conjunto de datos de ejemplo que contenga una columna con fechas y otra con valores aleatorios. Para lo que, en el siguiente código, se usará la función date_range().

import pandas as pd
import numpy as np

# Fijar la semilla para reproducibilidad
np.random.seed(42)

# Crear un rango de fechas
fechas = pd.date_range('2024-01-01', '2024-01-10', freq='D')

# Crear un DataFrame de ejemplo con fechas y valores aleatorios
data = {'Fecha': fechas, 'Valor': np.random.randint(0, 100, size=len(fechas))}
df = pd.DataFrame(data)

# Mostrar el DataFrame
print(df)
       Fecha  Valor
0 2024-01-01     51
1 2024-01-02     92
2 2024-01-03     14
3 2024-01-04     71
4 2024-01-05     60
5 2024-01-06     20
6 2024-01-07     82
7 2024-01-08     86
8 2024-01-09     74
9 2024-01-10     74

Obteniendo como resultado un DataFrame con diez registros con fechas entre el uno de enero de 2024 y el diez de enero de 2024.

Los récords con asterisco, o la épica del titular sin contexto – El bestiario de los indicadores económicos absurdos (parte 8 y final)
En Analytics Lane
Los récords con asterisco, o la épica del titular sin contexto – El bestiario de los indicadores económicos absurdos (parte 8 y final)

Seleccionar elementos entre dos fechas con Pandas

Ahora que se dispone de un conjunto de datos se puede este para comprender cómo se puede realizar la selección. Supongamos que se desea seleccionar los registros que son posteriores a una fecha dada, por ejemplo, el tres de enero de 2024. Para lo que se puede crear una máscara booleana como se muestra en el siguiente ejemplo

# Seleccionar elementos posterior a una fecha dada
fecha_inicio = '2024-01-03'

seleccion = df[(df['Fecha'] >= fecha_inicio)]

# Mostrar el DataFrame
print(seleccion)
       Fecha  Valor
2 2024-01-03     14
3 2024-01-04     71
4 2024-01-05     60
5 2024-01-06     20
6 2024-01-07     82
7 2024-01-08     86
8 2024-01-09     74
9 2024-01-10     74

Con lo que resulta en un nuevo DataFrame con los valores que cumple la condición deseada. Si se desea filtrar también en base a la fecha de finalización, se puede crear una máscara más compleja en la que se combinen los casos que son posteriores a la fecha inicial y anteriores a la final. Esto en lo que se muestra en el siguiente ejemplo donde se selecciona los registros entre tres de enero y el siete de enero.

# Seleccionar elementos entre dos fechas dadas
fecha_inicio = '2024-01-03'
fecha_fin = '2024-01-07'

seleccion = df[(df['Fecha'] >= fecha_inicio) & (df['Fecha'] <= fecha_fin)]

# Mostrar el DataFrame
print(seleccion)
       Fecha  Valor
2 2024-01-03     14
3 2024-01-04     71
4 2024-01-05     60
5 2024-01-06     20
6 2024-01-07     82

La máscara se puede hacer tan compleja como sea necesario, pudiendo combinar con otros criterios como un valor mínimo o máximo de cualquier registro.

Publicidad


Conclusiones

En esta entrada se ha explicado los pasos para seleccionar elementos en un DataFrame de Pandas entre dos fechas. Para lo que básicamente se crea una máscara booleana que posteriormente se usa para seleccionar los datos.

¿Te ha parecido de utilidad el contenido?

¡Puntúalo entre una y cinco estrellas!

Puntuación promedio 0 / 5. Votos emitidos: 0

Ya que has encontrado útil este contenido...

¡Síguenos en redes sociales!

¡Siento que este contenido no te haya sido útil!

¡Déjame mejorar este contenido!

Dime, ¿cómo puedo mejorar este contenido?

Publicaciones relacionadas

  • Los récords con asterisco, o la épica del titular sin contexto – El bestiario de los indicadores económicos absurdos (parte 8 y final)
  • Lanzamos el video de ScoreFlow: crea scorecards de crédito de forma ágil y sin IT
  • Las fórmulas con DNI, o cómo dividir cualquier cosa entre cualquier otra cosa puede acabar publicado en un titular serio – El bestiario de los indicadores económicos absurdos (parte 5)
  • Data Leakage en Credit Scoring: El Error que Invalida tu Modelo
  • La liga internacional, o cuando Harvard y Johns Hopkins suman peras con manzanas – El bestiario de los indicadores económicos absurdos (parte 6)
  • Los indicadores que se autocumplen, o cuando medir es modificar – El bestiario de los indicadores económicos absurdos (parte 7)
  • Customer Lifetime Value: la fórmula clásica que todo analista debería dominar
  • Segmentación RFM: cómo clasificar tu cartera de clientes antes de calcular el CLV
  • PSI: Cómo Saber Cuándo tu Modelo de Credit Scoring se ha Degradado

Publicado en: Python Etiquetado como: Pandas

Interacciones con los lectores

Deja una respuesta Cancelar la respuesta

Tu dirección de correo electrónico no será publicada. Los campos obligatorios están marcados con *

I accept the Terms and Conditions and the Privacy Policy

Este sitio usa Akismet para reducir el spam. Aprende cómo se procesan los datos de tus comentarios.

Barra lateral principal

Suscríbete a nuestro boletín

Suscríbete al boletín semanal para estar al día de todas las publicaciones.

Política de Privacidad

Analytics Lane en redes sociales

  • Amazon
  • Bluesky
  • Facebook
  • GitHub
  • Instagram
  • Mastodon
  • Pinterest
  • RSS
  • Telegram
  • Tumblr
  • Twitter
  • YouTube

Publicidad

Entradas recientes

Cómo Comparar Dos Hipotecas con Todos los Gastos Incluidos

julio 30, 2026 Por Daniel Rodríguez

Segmentación RFM: cómo clasificar tu cartera de clientes antes de calcular el CLV

julio 28, 2026 Por Daniel Rodríguez

Los récords con asterisco, o la épica del titular sin contexto – El bestiario de los indicadores económicos absurdos (parte 8 y final)

julio 23, 2026 Por Daniel Rodríguez

Publicidad

Es tendencia

  • Importar archivos XML en Python publicado el junio 1, 2020 | en Python
  • Función de interpolación lineal en Excel sin VBA publicado el noviembre 3, 2021 | en Herramientas
  • Exactitud, precisión, recall… qué mide realmente cada métrica (y qué no) publicado el marzo 3, 2026 | en Ciencia de datos
  • Visualización de valores faltantes en el conjunto de datos planets Visualización de valores faltantes con Missingno publicado el diciembre 6, 2021 | en Python
  • Diferencias entre los errores 401 y 403 del estándar HTTP publicado el noviembre 29, 2023 | en Herramientas

Publicidad

Lo mejor valorado

4.9 (24)

Seleccionar filas y columnas en Pandas con iloc y loc

4.6 (16)

Archivos JSON con Python: lectura y escritura

4.4 (14)

Ordenación de diccionarios en Python mediante clave o valor

4.7 (13)

Operaciones de filtrado de DataFrame con Pandas en base a los valores de las columnas

4.9 (11)

Pandas: Cambiar los tipos de datos en los DataFrames

Comentarios recientes

  • Daniel Rodríguez en Los récords con asterisco, o la épica del titular sin contexto – El bestiario de los indicadores económicos absurdos (parte 8 y final)
  • Juan en Los récords con asterisco, o la épica del titular sin contexto – El bestiario de los indicadores económicos absurdos (parte 8 y final)
  • bif en JSON en bases de datos: cuándo es buena idea y cuándo no
  • bif en Cómo desinstalar Oracle Database 19c en Windows
  • M. Pilar en Cómo eliminar las noticias en Windows 11 y recuperar tu concentración

Publicidad


Footer

Analytics Lane

  • Acerca de Analytics Lane
  • Boletín de noticias
  • Contacto
  • Libros
  • Lo más popular
  • Noticias
  • Tienda
  • Tiendas afiliadas

Secciones

  • Ciencia de datos
  • Criptografía
  • Herramientas
  • Machine Learning
  • Opinión
  • Productividad
  • Programación
  • Reseñas

Sobre de Analytics Lane

En Analytics Lane tratamos de explicar los principales conceptos de la ciencia e ingeniería de datos con un enfoque práctico. Los principales temas tratados son ciencia de datos, ingeniería de datos, inteligencia artificial, machine learning, deep learning y criptografía. Además, también se habla de los principales lenguajes de programación y herramientas utilizadas por los científicos e ingenieros de datos.

Copyright © 2018-2026 Analytics Lane ·Términos y condiciones ·Política de Cookies ·Política de Privacidad ·Herramientas de privacidad ·Contacto