Question

我有一个包含70年小时数据的pandas DataFrame，如下所示：

                                    pressure
2015-06-01 18:00:00                    945.6  
2015-06-01 19:00:00                    945.6  
2015-06-01 20:00:00                    945.4  
2015-06-01 21:00:00                    945.4  
2015-06-01 22:00:00                    945.3

我想从每年中提取冬季月份（D-J-F）并生成一系列具有一系列冬季的新数据框架。我发现了很多复杂的东西（比如将df.index.month作为一个新列提取出来，然后再将其添加到此列中），但是有没有办法让冬天几个月直截了当？

Answer 1

您可以使用map()：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'date' : [datetime.date(2015, 11, 1), datetime.date(2015, 12, 1), datetime.date(2015, 1, 1), datetime.date(2015, 2, 1)],
                   'pressure': [1,2,3,4]})
winter_months = [12, 1, 2]
print df

#          date  pressure
# 0  2015-11-01         1
# 1  2015-12-01         2
# 2  2015-01-01         3
# 3  2015-02-01         4

df = df[df["date"].map(lambda t: t.month in winter_months)]
print df

#          date  pressure
# 1  2015-12-01         2
# 2  2015-01-01         3
# 3  2015-02-01         4

编辑：我注意到在您的示例中，日期是数据框的索引。这仍然有效：

df = df[df.index.map(lambda t: t.month in winter_months)]

Answer 2

我刚发现

df[(df.index.month==12) | (df.index.month==1) | (df.index.month==2)]

工作正常。

从熊猫数据框中提取多年三个月的系列（冬季）

2 个答案: