如何在熊猫数据框中选择时间段？

Jean 发表于 Dev

吉恩

正如在问答中所解释的那样：按日期条件对python pandas数据框进行切片，我想在pandas数据框中选择时间段。给出的答案非常适合于日间切片，但是如果您不想只看小时，那将是行不通的。

这是我想做的一个例子：

2013-12-12 10:51:51
2013-12-12 11:11:01
2013-12-12 11:19:22
2013-12-12 11:36:48
2013-12-12 11:36:48

hour_frame(df, 11,00,00,11,30,00) # I want to select items between 11h00 and 11h30

2013-12-12 11:11:01
2013-12-12 11:19:22

我尝试使用答案中给出的代码（请参见上面的链接）

def hour_frame(df,start_hour,start_minute,end_hour,end_minute):

    start_time = pd.Timestamp('%d:%d:%d' % (start_hour, start_minute, 0)).strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')
    end_time = pd.Timestamp('%d:%d:%d' % (end_hour, end_minute, 0)).strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')

    return df.ix[start_time:end_time]

但是，它返回一个空数据帧，我看着的价值观start_time和end_time他们分别是：

start_time = 2014-07-09 11:00:00
end_time =   2014-07-09 11:30:00

所以我的问题是，当我创建字符串时，它将自动用当前日期填充日期，而且我不知道如何仅按小时数比较日期。

安库什·沙

可能您可以执行以下操作：

# create a new column with only time from your date column
df['time'] = df['date'].apply(lambda x: x.time())

#filter based on the time column
mask = (df['time'] > datetime.time(11,00)) & (df['time'] < datetime.time(11,30))
df = df[mask]

本文收集自互联网，转载请注明来源。

如有侵权，请联系[email protected] 删除。