在Python中，你可以使用datetime模塊來處理日期和時間。以下是按照日期篩選數據的幾種常見方法：

方法一：使用比較運算符（>=和<=）篩選日期范圍內的數據。

from datetime import datetime

data = [
    {'date': '2021-01-01', 'value': 10},
    {'date': '2021-02-01', 'value': 20},
    {'date': '2021-03-01', 'value': 30},
    {'date': '2021-04-01', 'value': 40},
    {'date': '2021-05-01', 'value': 50},
]

start_date = datetime.strptime('2021-02-01', '%Y-%m-%d')
end_date = datetime.strptime('2021-04-30', '%Y-%m-%d')

filtered_data = [d for d in data if start_date <= datetime.strptime(d['date'], '%Y-%m-%d') <= end_date]
print(filtered_data)

輸出結果：

[
    {'date': '2021-02-01', 'value': 20},
    {'date': '2021-03-01', 'value': 30},
    {'date': '2021-04-01', 'value': 40}
]

方法二：使用列表推導式和日期比較操作篩選日期范圍內的數據。

from datetime import datetime

data = [
    {'date': '2021-01-01', 'value': 10},
    {'date': '2021-02-01', 'value': 20},
    {'date': '2021-03-01', 'value': 30},
    {'date': '2021-04-01', 'value': 40},
    {'date': '2021-05-01', 'value': 50},
]

start_date = datetime.strptime('2021-02-01', '%Y-%m-%d')
end_date = datetime.strptime('2021-04-30', '%Y-%m-%d')

filtered_data = [d for d in data if start_date <= datetime.strptime(d['date'], '%Y-%m-%d') <= end_date]
print(filtered_data)

輸出結果同上。

方法三：使用pandas庫進行日期篩選。

import pandas as pd

data = pd.DataFrame([
    {'date': '2021-01-01', 'value': 10},
    {'date': '2021-02-01', 'value': 20},
    {'date': '2021-03-01', 'value': 30},
    {'date': '2021-04-01', 'value': 40},
    {'date': '2021-05-01', 'value': 50},
])

data['date'] = pd.to_datetime(data['date'])

start_date = pd.to_datetime('2021-02-01')
end_date = pd.to_datetime('2021-04-30')

filtered_data = data[(data['date'] >= start_date) & (data['date'] <= end_date)]
print(filtered_data)

輸出結果：

        date  value
1 2021-02-01     20
2 2021-03-01     30
3 2021-04-01     40

這里使用了pandas庫，將數據轉換為DataFrame，并使用to_datetime函數將日期字符串轉換為日期對象。然后，可以使用比較運算符和邏輯運算符篩選出日期范圍內的數據。