Pandas：选择两个日期之间的DataFrame行（日期时间索引） [英] Pandas: Selecting DataFrame rows between two dates (Datetime Index)

问题描述

我有一个带有DatetimeIndex的Pandas DataFrame和一列 MSE Loss
索引的格式如下：

I have a Pandas DataFrame with a DatetimeIndex and one column MSE Loss the index is formatted as follows:

DatetimeIndex(['2015-07-16 07:14:41', '2015-07-16 07:14:48',
           '2015-07-16 07:14:54', '2015-07-16 07:15:01',
           '2015-07-16 07:15:07', '2015-07-16 07:15:14',...]

它包括几天。

我想在不明确实际时间间隔的情况下选择特定日期的所有行（所有时间）。
例如：之间2015-07-16 07： 00:00 和 2015-07-16 23:00:00

I want to select all the rows (all times) of a particular days without specifically knowing the actual time intervals. For example: Between 2015-07-16 07:00:00 and 2015-07-16 23:00:00

I尝试了这里概述的方法：这里

I tried the approach outlined here: here

但是 df [date_from：date_to]

输出：

KeyError: Timestamp('2015-07-16 07:00:00')

所以它想要精确的指数。此外，我没有日期列。只有带日期的索引。

So it wants exact indices. Furthermore, I don't have a datecolumn. Only an index with the dates.

通过提供日期选择一整天的最佳方法是什么 2015-07-16 然后如何在特定日期内选择特定的时间范围？

What is the best way to select a whole day by just providing a date 2015-07-16 and then how could I select a specific time range within a particular day?

推荐答案

选项1 ：

示例df：

df
                      a
2015-07-16 07:14:41  12
2015-07-16 07:14:48  34
2015-07-16 07:14:54  65
2015-07-16 07:15:01  34
2015-07-16 07:15:07  23
2015-07-16 07:15:14   1

看起来你在没有 .loc 的情况下尝试这个（不会起作用）没有它）：

It looks like you're trying this without .loc (won't work without it):

df.loc['2015-07-16 07:00:00':'2015-07-16 23:00:00']
                      a
2015-07-16 07:14:41  12
2015-07-16 07:14:48  34
2015-07-16 07:14:54  65
2015-07-16 07:15:01  34
2015-07-16 07:15:07  23
2015-07-16 07:15:14   1

选项2 ：

您可以对索引使用布尔索引：

You can use boolean indexing on the index:

df[(df.index.get_level_values(0) >= '2015-07-16 07:00:00') & (df.index.get_level_values(0) <= '2015-07-16 23:00:00')]

这篇关于Pandas：选择两个日期之间的DataFrame行（日期时间索引）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！