Question

使用pandas数据帧，我有一个像这样的条件：

while (i+1<len(df.index)) and (pr<pb and pr>sl) and (df['Buy/Sell'].iloc[i+1]!=2):

我想添加另一个条件，即df ['Time']应早于15:25。我以下列方式获得了df ['时间']：

df['Time'] = df.apply(lambda x:datetime.datetime.strptime(x['Time'],'%d-%m-%Y %H:%M:%S'), axis=1)

当我将以下条件添加到while循环时：

and (df['Time']<datetime.time(15,25,0)):

我收到以下错误：

TypeError: Cannot convert input to Timestamp

编辑：我正在根据while循环对数据框中其他列中的值执行某些操作。如果“时间”栏中的时间达到15:27，或者如果提到的其他条件不再存在，我需要停止。如果我不需要15:27的条件，我的代码工作得很好。

注意：df.dtypes会返回以下内容：

Time datetime64[ns]

编辑：做

`while (i+1<len(df.index)) and (pr<pb and pr>sl) and df['Buy/Sell'].iloc[i+1]!=2) and df['time'].dt.time<datetime.time(15,27,0))`

我现在收到此错误：

ValueError: The truth value of a Series is ambiguous. Use a.empty, a.bool(), a.item(), a.any() or a.all().

Answer 1

由于此行，您收到错误：

and (df['Time']<datetime.time(15,25,0)):

首先，您要将time组件而不是日期时间与时间对象进行比较，其次，您无法将标量与类似对象的数组进行比较，因此您需要执行以下操作：

df.loc[i, 'time'].time() < datetime.time(15,25,0)

这会访问单行值，然后访问time属性。

理想情况下，如果可能的话，您不希望逐行迭代重写过滤并使用dt访问器获取整个系列的time属性：

df.loc[df['Time'].dt.time < datetime.time(15,25,0)]将过滤整个df