Question

我有一个带有日期时间索引的DataFrame：

tbl.iloc[:,:2].head(5)

date_time               var1    var2    
2011-01-01 00:05:00     97.97   1009.28
2011-01-01 00:10:00     97.53   1009.53
2011-01-01 00:15:00     97.38   1009.15
2011-01-01 00:20:00     97.23   1009.03
2011-01-01 00:25:00     97.01   1009.03

现在我想选择周一至周五上午6点至下午7点，周六上午6点至下午5点，周日上午8点至下午5点。

我可以在以下时间范围内执行此操作：

import datetime
selection = tbl.ix[datetime.time(6):datetime.time(19)]

添加工作日条件，即结合时间范围和布尔索引显然不会像我尝试的那样工作：

tbl['weekday'] = tbl.index.weekday
test = tbl[(tbl.ix[datetime.time(6):datetime.time(19)]) & (tbl['weekday'] == 4)]

=＆GT; TypeError：无法比较类型＆＃39;时间戳＆＃39;使用类型＆＃39; str＆＃39;

test = tbl[(tbl.index>datetime.time(6)) (tbl.index>datetime.time(19)) & (tbl['weekday'] == 4)]

=＆GT; TypeError：类型对象08:00:00

tbl['date'] = tbl.index
test = tbl[(tbl['date']>datetime.time(8)) & (tbl['weekday'] == 4)]

=＆GT; ValueError：无法从参数

构造时间戳

我的代码出了什么问题？

Answer 1

第一位过滤数据帧，第二位返回布尔值：尝试

test = (tbl[(tbl.ix[datetime.time(6):datetime.time(19)]).ix[tbl.weekday == 4)]

基本上应用第一个过滤器，然后是第二个过滤器。等效的布尔值和。

我建议您使用像Ipython或其笔记本之类的东西来检查函数的中间结果，以确保它们仍然符合预期。如果您对pandas语法没有经验，那么很难直接写出这些表达式。

Answer 2

我现在找到了一个解决方案：

criterion1 = tbl.index.map(lambda i: i.hour >= 8)
criterion2 = tbl.index.map(lambda i: i.hour < 19)
criterion3 = (tbl['weekday'] == 4) 

tbl[criterion1 & criterion2 & criterion3]

有更优雅的东西吗？

如何组合时间范围和布尔索引？

2 个答案: