Question

我的问题非常开放，我正在寻找有关如何使用以下格式操作数组的一些建议：

list:
[datetime.datetime(2016, 5, 17, 11, 32, 25),
datetime.datetime(2016, 5, 17, 11, 33, 25),
datetime.datetime(2016, 5, 17, 11, 34, 25), ...

我希望操纵数组，以便只考虑（1）个工作日，然后（2）只考虑上午8点到晚上10点之间的时间。我是否使用numpy或者pandas能实现这个目标吗？可以使用列表的格式，即datetime.datetime，还是将其转换为另一种格式？

我尝试拆分时代，以便日期和时间分开。在执行此操作时，请执行以下命令：

myArray.ix[pd.to_datetime(myArray['Epoch']).isin(pd.bdate_range(start='2016-05-16', end='2016-06-15')

Epoch格式是日期和时间，所以我只是分开这个，以便myArray现在包括＆＃39; Date＆＃39;，＆＃39; Epoch＆＃39;，＆＃39; Value＆＃39;作为三个单独的列。为了更好地理解这个命令（到目前为止还没有工作）以及如何使用它，我使用了以下调试行：

t = pd.bdate_range(start='2016-05-16', end='2016-06-15')
u = myArray['Date']
v = u.isin(t)

问题来自我所看到的，myArray [＆＃39;日期＆＃39;]格式为yyyy-mm-yy的日期与t中显示的日期不匹配，格式也是如此YYYY-MM-DD。这可以在查看v时进行验证，其中此内容均为假。

Answer 1

您可以使用bdate_range()仅选择工作日（1）：

In [96]: d.ix[pd.to_datetime(d.Date.dt.date).isin(pd.bdate_range(start='2016-05-16', end='2016-05-22'))]
Out[96]:
                 Date       val
0 2016-05-17 11:32:25  0.235264
1 2016-05-17 11:33:25  0.755800
2 2016-05-17 11:34:25  0.849591
3 2016-05-20 12:00:25  0.955704

和between_time()用于选择......（2）之间的时间：

In [97]: d.set_index('Date').between_time('11:30','11:34')
Out[97]:
                          val
Date
2016-05-17 11:32:25  0.235264
2016-05-17 11:33:25  0.755800

保留原始索引：

In [99]: d.set_index('Date').between_time('11:30','11:34').reset_index()
Out[99]:
                 Date       val
0 2016-05-17 11:32:25  0.235264
1 2016-05-17 11:33:25  0.755800

示例数据框：

In [98]: d
Out[98]:
                 Date       val
0 2016-05-17 11:32:25  0.235264
1 2016-05-17 11:33:25  0.755800
2 2016-05-17 11:34:25  0.849591
3 2016-05-20 12:00:25  0.955704
4 2016-05-21 13:13:13  0.301753

基于工作日（上午8点至晚上10点）和工作日查询Python中的数据

1 个答案: