通过时间戳列过滤/选择 pandas 数据帧的行 [英] filter/select rows of pandas dataframe by timestamp column

问题描述

我是熊猫新手。我有两个列dt（日期时间戳）和值的数据帧。

给定两个开始和结束的数据时间戳：是否有一个简单的方法来创建一个新的数据框从原来的包含两个日期时间戳记之间的行吗？

$ $ p $ $ $ $ c $ dt
84 7/23 / 2014 7:00 0.300
85 7/23/2014 7:05 0.300
86 2014/7/23 7:10 0.312
87 7/23/2014 7:15 0.300
88 2014/7/23 7:20 0.300
89 2014/7/23 7:25 0.300
90 7/23/2014 7:30 0.300
91 7/23/2014 7 ：35 0.300
92 7/23/2014 7:40 0.300
93 7/23/2014 7:45 0.216
94 7/23/2014 7:50 0.204
95 7/23/2014 7:55 0.228
96 2014/7/23 8:00 0.228
97 2014/7/23 8:05 0.228
98 2014/7/23 8:10 0.228
99 7/23/2014 8:15 0.240
100 7/23/2014 8:20 0.228
101 7/23/2014 8:25 0.216
102 7 / 23/2014 8:30 0.228
103 7/23/2014 8:35 0.324
104 7/23/2014 8:40 0.336
105 2014/7/23 8:45 0.324
106 2014/7/23 8:50 0.324
107 2014/7/23 8:55 0.324
108 2014/7/23 9:00 0.252
109 7/23/2014 9:05 0.252
110 7/23/2014 9:10 0.240
111 2014/7/23 9:15 0.240
112 7 / 23/2014 9:20 0.252
113 7/23/2014 9:25 0.240
.. ... ...
198 7/23/2014 16:30 0.132
199 7/23/2014 16:35 0.120
200 7/23/2014 16:40 0.180
201 7/23/2014 16:45 0.216
202 7/23/2014 16 ：50 0.204
203 7/23/2014 16:55 0.192

解决方案<只要dt是一个datetime dtype已经可以过滤使用日期字符串，如果不是，那么你可以转换这样做：

 
 code> df ['dt'] = pd.to_datetime（df ['dt']）
  

<然后过滤：

  In [115]：
 
 df [（df ['dt' ]> '2014-07-23 07:30:00'）& （df ['dt']''2014-07-23 09:00:00'）] 
出[115]：
 dt值
索引
 91 2014- 07-23 07:35:00 0.300 
 92 2014-07-23 07:40:00 0.300 
 93 2014-07-23 07:45:00 0.216 
 94 2014-07- 23 07:50:00 0.204 
 95 2014-07-23 07:55:00 0.228 
 96 2014-07-23 08:00:00 0.228 
 97 2014-07-23 08 ：05：00 0.228 
 98 2014-07-23 08:10:00 0.228 
 99 2014-07-23 08:15:00 0.240 
 2014-07-23 08:20 ：00 0.228 
 101 2014-07-23 08:25:00 0.216 
 102 2014-07-23 08:30:00 0.228 
 103 2014-07-23 08:35:00 0.324 
 104 2014-07-23 08:40:00 0.336 
 105 2014-07-23 08:45:00 0.324 
 106 2014-07-23 08:50:00 0.324 
 107 2014-07-23 08:55:00 0.324 
  

I am new to pandas. I have dataframe with two columns dt (date-time stamp) and value.

Given two start and end data-time stamps: is there a easy way to create a new dataframe from original one that contains rows between the two date-time stamp?

                dt    value
84    7/23/2014 7:00  0.300
85    7/23/2014 7:05  0.300
86    7/23/2014 7:10  0.312
87    7/23/2014 7:15  0.300
88    7/23/2014 7:20  0.300
89    7/23/2014 7:25  0.300
90    7/23/2014 7:30  0.300
91    7/23/2014 7:35  0.300
92    7/23/2014 7:40  0.300
93    7/23/2014 7:45  0.216
94    7/23/2014 7:50  0.204
95    7/23/2014 7:55  0.228
96    7/23/2014 8:00  0.228
97    7/23/2014 8:05  0.228
98    7/23/2014 8:10  0.228
99    7/23/2014 8:15  0.240
100   7/23/2014 8:20  0.228
101   7/23/2014 8:25  0.216
102   7/23/2014 8:30  0.228
103   7/23/2014 8:35  0.324
104   7/23/2014 8:40  0.336
105   7/23/2014 8:45  0.324
106   7/23/2014 8:50  0.324
107   7/23/2014 8:55  0.324
108   7/23/2014 9:00  0.252
109   7/23/2014 9:05  0.252
110   7/23/2014 9:10  0.240
111   7/23/2014 9:15  0.240
112   7/23/2014 9:20  0.252
113   7/23/2014 9:25  0.240
..               ...    ...
198  7/23/2014 16:30  0.132
199  7/23/2014 16:35  0.120
200  7/23/2014 16:40  0.180
201  7/23/2014 16:45  0.216
202  7/23/2014 16:50  0.204
203  7/23/2014 16:55  0.192

解决方案

So long as dt is a datetime dtype already you can filter using date strings, if not then you can convert doing this:

df['dt'] = pd.to_datetime(df['dt'])

Then filter:

In [115]:

df[(df['dt'] > '2014-07-23 07:30:00') & (df['dt'] < '2014-07-23 09:00:00')]
Out[115]:
                       dt  value
index                           
91    2014-07-23 07:35:00  0.300
92    2014-07-23 07:40:00  0.300
93    2014-07-23 07:45:00  0.216
94    2014-07-23 07:50:00  0.204
95    2014-07-23 07:55:00  0.228
96    2014-07-23 08:00:00  0.228
97    2014-07-23 08:05:00  0.228
98    2014-07-23 08:10:00  0.228
99    2014-07-23 08:15:00  0.240
100   2014-07-23 08:20:00  0.228
101   2014-07-23 08:25:00  0.216
102   2014-07-23 08:30:00  0.228
103   2014-07-23 08:35:00  0.324
104   2014-07-23 08:40:00  0.336
105   2014-07-23 08:45:00  0.324
106   2014-07-23 08:50:00  0.324
107   2014-07-23 08:55:00  0.324

这篇关于通过时间戳列过滤/选择 pandas 数据帧的行的文章就介绍到这了，希望我们推荐的答案对大家有所帮助，也希望大家多多支持IT屋！