可能是由于日期格式不匹配所致。可以通过显式指定日期格式来解决此问题。以下是使用pandas库和read_csv函数的示例代码:
import pandas as pd
# 读取数据文件
df = pd.read_csv('data.csv', parse_dates=['date_column'], date_parser=lambda x: pd.to_datetime(x, format='%Y-%m-%d'))
# 应用日期过滤器
filtered_df = df[(df['date_column'] >= '2022-01-01') & (df['date_column'] <= '2022-01-31')]
在上述代码中,我们使用了parse_dates参数将日期列解析为日期格式。然后,我们使用date_parser参数指定日期格式,即'%Y-%m-%d'。这确保了日期格式与我们的请求相匹配。最后,我们使用date_column列过滤数据框以获取符合要求的行。