Функциональные столбцы Python

Я думаю, вам нужно, если столбцы являются строками:

mylist['2017-03-23']
mylist.loc[:, '2017-03-23']

Если столбцы являются датой и временем, тогда нужно datetime:

#If columns not datetime, convert them
mylist.columns = pd.to_datetime(mylist.columns)

#convert string to datetime
date = pd.to_datetime('2017-03-23')
#another solution
#date = pd.Timestamp('2017-03-23')

print (mylist[date])
pear       12
apple      14
banana    120
Name: 2017-03-23 00:00:00, dtype: int64

print (mylist.loc[:, date])
pear       12
apple      14
banana    120
Name: 2017-03-23 00:00:00, dtype: int64

И для одного столбца DataFrame добавляем []:

print (mylist[[date]])
        2017-03-23
pear            12
apple           14
banana         120

print (mylist.loc[:, [date]])
        2017-03-23
pear            12
apple           14
banana         120

Также работает (но я получаю предупреждение):

VisibleDeprecationWarning: преобразование массива с ndim > 0 в индекс приведет к ошибке в будущем блоке = self.blocks[self._blknos[i]]

date ='2017-03-23'
print (mylist[date])

pandas позволяет вам получить доступ к столбцам через имя столбца с помощью селектора []

mylist['2017-03-23']

Однако, чтобы быть более явным, вы можете использовать .loc[]

mylist.loc[:, '2017-03-23']

Или даже используйте метод xs:

mylist.xs('2017-03-23', axis=1)

Любой из них может быть обернут в функцию:

def myPrice(date):
    return mylist[date]