如何切片填充了pandas时间戳的numpy数组？

Question

如何使用pandas timestamp切割numpy数组？

dates = pd.date_range('1/1/2000', periods=18)
narray_dates=np.array(dates)

如何使用beginDate和endDate切割narray_dates，它们是pandas.Timestamp并且可以没有narray_dates？

还是有没有类似的方法来解决没有numpy数组的问题？

Answer 1

与许多大熊猫一样，有一种方法。

slicer = dates.slice_indexer(start, end)
slice = dates[slicer]

示例

In [30]: dates = pd.date_range('1/1/2000', periods=18)

In [31]: a = dates.slice_indexer(pd.datetime(2000,1,3),pd.datetime(2000,1,9))

In [32]: dates[a]
Out[32]: 
DatetimeIndex(['2000-01-03', '2000-01-04', '2000-01-05', '2000-01-06',
               '2000-01-07', '2000-01-08', '2000-01-09'],
              dtype='datetime64[ns]', freq='D')

见这里： https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/generated/pandas.DatetimeIndex.slice_indexer.html#pandas.DatetimeIndex.slice_indexer