• 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.

Cómo Proyectar Cuándo Alcanzarás la Independencia Financiera
En Analytics Lane
Cómo Proyectar Cuándo Alcanzarás la Independencia Financiera

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.

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

  • Cómo Proyectar Cuándo Alcanzarás la Independencia Financiera
  • Migrar tslane a un paquete dual CommonJS y ESM con tsup y Vitest
  • Docker Compose: el día a día. Cómo ver qué funciona y qué no
  • Cómo Verificar la Normalidad de tus Datos antes de un Test Estadístico
  • Cómo Elegir el Test de Hipótesis Correcto para tus Datos
  • Qué significa realmente “calidad de datos”
  • Cómo Detectar Pseudo-IDs y Data Leakage en el Constructor de Scorecards
  • Tuplas vs Listas en Python: parecen lo mismo, pero no
  • Curiosidad: El puerto 80 y los números de puerto

Publicidad

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

Curiosidad: El puerto 80 y los números de puerto

octubre 29, 2026 Por Daniel Rodríguez

Cómo Proyectar Cuándo Alcanzarás la Independencia Financiera

octubre 27, 2026 Por Daniel Rodríguez

Cómo Elegir el Test de Hipótesis Correcto para tus Datos

octubre 22, 2026 Por Daniel Rodríguez

Publicidad

Es tendencia

  • Buscar en Excel con dos o más criterios publicado el septiembre 7, 2022 | en Herramientas
  • Gráficos de barras en Matplotlib publicado el julio 5, 2022 | en Python
  • Creación de gráficos de barras y gráficos de columnas con Seaborn publicado el julio 18, 2023 | en Python
  • Jupyter Notebooks en Visual Studio Code Jupyter Notebooks en Visual Studio Code publicado el junio 22, 2020 | en Python
  • Clarificar en GTD publicado el octubre 29, 2021 | en Productividad

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 Curiosidad: La Paradoja de Simpson, o por qué no siempre debes fiarte de los promedios
  • Hatepi en Curiosidad: La Paradoja de Simpson, o por qué no siempre debes fiarte de los promedios
  • 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

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