Удаление строк условно в python с датами

Question

Я хотел бы стандартизировать мой фрейм данных, чтобы он начинался и заканчивался в определенную дату, но я не могу найти решение ... Я имею дело с сериями времени, поэтому очень важно, чтобы все начиналось и заканчивалось в один и тот же день.

Я пробовал несколько фрагментов кода, включая код из stackvoerflow, но ничего не работает.

Сейчас я просто хочу строки, которые находятся между 01.01.2010 и 31.12.2017, этокод, который у меня есть на данный момент:

df=pd.read_csv("AREX.csv", sep = ";")
df[~df['Date'].isin(pd.date_range(start='20100101', end='20171231'))]        
print(df)
df.drop(["Open","High","Low","Volume","Open interest"],axis = 1, inplace=True)
print(df)

Но он не влияет на количество строк, он только отбрасывает столбец, к которому я его обращаюсь.

Кто-нибудь знает, как исправитьэтот?

Спасибо заранее за любой совет, который вы можете дать мне!

Answer 1

Хорошо, спасибо @RafaelC, вот ответ на мою проблему.

def concatenate(indir="../Equity_Merton", outfile = "../Merged.csv"):
    os.chdir(indir)    
    fileList = glob.glob("*.csv")
    ticker = []
    main_df = pd.DataFrame()

    for filename in fileList:
        print(filename)
        df=pd.read_csv(filename, sep = ";")
        ticker.append(df)
        df["Date"] = pd.to_datetime(df['Date'])
        df = df[(df.Date <= '2017-12-31') & (df.Date >= '2010-01-01')]
        df.set_index("Date", inplace=True)     
        df.rename(columns = {"Close": filename[0:len(filename) - 4]}, inplace = True)
        df.drop(["Open","High","Low","Volume","Open interest"],axis = 1, inplace=True)

        if main_df.empty:
            main_df = df
        else:
            main_df = main_df.join(df, how='outer')

#        main_df = main_df.dropna(axis = 0, how="any")
        main_df.sort_index(axis=0, level=None, ascending=False, inplace=True, kind='quicksort', na_position='last')

    print(main_df.head())
    main_df.to_csv('Merton_Merged.csv')         
    shutil.move("Merton_Merged.csv", "../Merton_Merged.csv")

Спасибо за вашу помощь !!