python pandas dataframe按日期条件切片
我能够使用python datetime对象读取和切片pandas数据帧,但是我被迫仅使用索引中的 现有日期 。例如,这有效:
>>> data<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
DatetimeIndex: 252 entries, 2010-12-31 00:00:00 to 2010-04-01 00:00:00
Data columns:
Adj Close 252 non-null values
dtypes: float64(1)
>>> st = datetime.datetime(2010, 12, 31, 0, 0)
>>> en = datetime.datetime(2010, 12, 28, 0, 0)
>>> data[st:en]
Adj Close
Date
2010-12-31 593.97
2010-12-30 598.86
2010-12-29 601.00
2010-12-28 598.92
但是,如果我使用DF中不存在的开始或结束日期,则会收到python KeyError。
我的问题:如何查询数据框对象的日期范围?即使DataFrame中没有开始日期和结束日期。熊猫是否允许基于范围的切片?
我正在使用熊猫0.10.1版
回答:
用于searchsorted
先找到最近的时间,然后用它来切片。
In [15]: df = pd.DataFrame([1, 2, 3], index=[dt.datetime(2013, 1, 1), dt.datetime(2013, 1, 3), dt.datetime(2013, 1, 5)])In [16]: df
Out[16]:
0
2013-01-01 1
2013-01-03 2
2013-01-05 3
In [22]: start = df.index.searchsorted(dt.datetime(2013, 1, 2))
In [23]: end = df.index.searchsorted(dt.datetime(2013, 1, 4))
In [24]: df.iloc[start:end]
Out[24]:
0
2013-01-03 2
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