熊猫：裁剪时间DateTimeIndex根据日期

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我有一个数据帧的大熊猫与DateTimeIndex：yyyy-mm-dd HH:MM:SS熊猫：裁剪时间DateTimeIndex根据日期

     A B C 
2015-08-08 16:00:00 1 2 3 
2015-08-08 16:00:08 4 5 6 
...

我想提取是在一定时间范围内HH:MM:SS行。但是，此时间范围因日期不同而不同yyyy-mm-dd。

是否可以使用某种字典将日期映射到时间范围，并相应地剪辑DateTimeIndex？

来源

2017-08-27 user3142067

我认为所有你需要的是str.split ... – KingJohnno

是否每个单独的约会对象有不同的时间范围，还是有范围的模式？（例如星期六，范围是上午8点到上午10点等） – payne

没有明确的模式。它根据统计数据计算（每天） – user3142067

您可以按照词典的词典过滤DataFrames的list和loc的列表理解进行过滤。

末concat他们一个：

print (df) 
        A B C 
2015-08-08 16:00:00 1 2 3 
2015-08-09 13:00:08 4 5 6 
2015-08-09 13:00:10 4 5 7 

d = {'2015-08-08':['16:00:00', '16:00:10'],'2015-08-09':['13:00:08', '13:00:20']} 

df1 = pd.concat([df.loc[k + ' ' + v[0] : k + ' ' + v[1]] for k, v in d.items()]) 
print (df1) 
        A B C 
2015-08-09 13:00:08 4 5 6 
2015-08-09 13:00:10 4 5 7 
2015-08-08 16:00:00 1 2 3

与boolean indexing另一种解决方案：

df1 = pd.concat([df[(df.index >= k + ' ' + v[0]) & 
        (df.index <= k + ' ' + v[1])] for k, v in d.items()]) 
print (df1) 
        A B C 
2015-08-09 13:00:08 4 5 6 
2015-08-09 13:00:10 4 5 7 
2015-08-08 16:00:00 1 2 3

来源

2017-08-27 15:23:22 jezrael

熊猫：裁剪时间DateTimeIndex根据日期

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