在Apache Beam中，可以使用Filter()方法来过滤PCollection中的元素，然后使用Lambda表达式来定义过滤逻辑。

下面是一些示例代码，其中在过滤数据时使用了datetime模块：

import apache_beam as beam
import datetime

class FilterByDate(beam.DoFn):
    def process(self, element, min_date, max_date):
        date = element['date']
        if min_date <= date <= max_date:
            yield element

with beam.Pipeline() as p:
    filter_date = (p
                   | "Read from input" >> beam.io.ReadFromText('input.txt')
                   | "Convert to dictionary" >> beam.Map(lambda row: dict(zip(('date', 'value'), row.split(','))))
                   | "Filter by date" >> beam.ParDo(FilterByDate(), datetime.date(2022, 1, 1), datetime.date(2022, 12, 31))
                   | "Convert back to string" >> beam.Map(lambda row: ','.join(row.values()))
                   | "Write to output" >> beam.io.WriteToText('output.txt'))

在这个例子中，数据按照日期过滤，过滤的逻辑写成了一个名为FilterByDate的类。在process()方法中，检查了每个元素的日期是否在最小日期和最大日期之间，如果是，则使用yield关键字将其传递给管道的下一个步骤。

在管道中的下一个步骤是将字典转换为字符串，并将其写入输出文件中。您可以修改代码以适应您的特定情况。

在运行管道之前，请确保将输入数据写入名为input.txt的文件中。