我正在寻找是否有办法选择一个小时的壁橱时间。我有以下内容。该文件包含10年的数据，我已将其缩小到我希望保留的一些时间序列。
import pandas as pd
from pandas import DataFrame
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.pyplot import *
import datetime
import numpy as np
dateparse = lambda x: pd.datetime.strptime(x, "%d:%m:%Y %H:%M:%S")
aeronet = pd.read_csv('somefile', skiprows = 4, na_values = ['N/A'], parse_dates={'times':[0,1]}, date_parser=dateparse)
aeronet = aeronet.set_index('times')
del aeronet['Julian_Day']
aeronet.between_time('06:00:00', '07:00:00'), aeronet.between_time('12:00:00', '13:00:00')
我选择了一个这样的片段。有没有这样的方法可以选择最接近06或12的时间及其内容并丢弃/忽略熊猫系列中的其余部分，并为整个文件执行此操作？
times AOT_1640 AOT_1020 AOT_870 AOT_675 AOT_667 AOT_555 ...
2000-08-07 06:49:10 NaN 0.380411 0.406041 0.445789 NaN NaN
2000-08-07 06:57:36 NaN 0.353378 0.377769 0.420168 NaN NaN
2000-08-08 06:31:00 NaN 0.322402 0.338164 0.364679 NaN NaN
2000-08-08 06:33:28 NaN 0.337819 0.353995 0.381201 NaN NaN
2000-08-08 06:36:26 NaN 0.347656 0.361839 0.390342 NaN NaN
2000-08-08 06:51:50 NaN 0.306449 0.325672 0.351885 NaN NaN
2000-08-08 06:54:23 NaN 0.336512 0.355386 0.380230 NaN NaN
2000-08-08 06:57:20 NaN 0.330028 0.345679 0.373780 NaN NaN
2000-08-09 06:34:56 NaN 0.290533 0.306911 0.336597 NaN NaN
2000-08-09 06:41:53 NaN 0.294413 0.311553 0.343473 NaN NaN
2000-08-09 06:49:45 NaN 0.311042 0.332054 0.360999 NaN NaN
2000-08-09 06:52:15 NaN 0.319396 0.339932 0.369617 NaN NaN
2000-08-09 06:55:20 NaN 0.327440 0.349084 0.378345 NaN NaN
2000-08-09 06:58:23 NaN 0.323247 0.345273 0.373879 NaN NaN
2000-08-12 06:30:01 NaN 0.465173 0.471528 0.483079 NaN NaN
2000-08-12 06:33:05 NaN 0.460013 0.465674 0.479500 NaN NaN
2000-08-12 06:35:59 NaN 0.433161 0.438488 0.453779 NaN NaN
2000-08-12 06:42:12 NaN 0.406479 0.415580 0.432160 NaN NaN
2000-08-12 06:50:06 NaN 0.414227 0.424330 0.439448 NaN NaN
2000-08-12 06:57:21 NaN 0.396034 0.404258 0.423866 NaN NaN
2000-08-12 06:59:47 NaN 0.372097 0.380798 0.401600 NaN NaN
[6200 rows x 42 columns]
...
times AOT_1640 AOT_1020 AOT_870 AOT_675 AOT_667 AOT_555 ...
2000-01-01 12:23:54 NaN 0.513307 0.557325 0.653497 NaN NaN
2000-01-03 12:24:49 NaN 0.439142 0.494118 0.593997 NaN NaN
2000-01-03 12:39:49 NaN 0.429130 0.477874 0.577334 NaN NaN
2000-01-03 12:54:48 NaN 0.437720 0.489006 0.586224 NaN NaN
2000-01-04 12:10:30 NaN 0.325203 0.362335 0.426348 NaN NaN
2000-01-04 12:25:15 NaN 0.323978 0.356274 0.423620 NaN NaN
2000-01-04 12:40:15 NaN 0.325356 0.361138 0.427271 NaN NaN
2000-01-04 12:55:14 NaN 0.326595 0.363519 0.431527 NaN NaN
2000-01-06 12:11:08 NaN 0.282777 0.307676 0.369811 NaN NaN
2000-01-06 12:26:09 NaN 0.285853 0.314178 0.374832 NaN NaN
2000-01-06 12:41:08 NaN 0.258836 0.289263 0.346880 NaN NaN
2000-01-08 12:12:04 NaN 0.165473 0.185018 0.235770 NaN NaN
2000-01-08 12:42:01 NaN 0.143540 0.164647 0.216335 NaN NaN
2000-01-08 12:57:01 NaN 0.142760 0.164886 0.215461 NaN NaN
2000-01-10 12:12:52 NaN 0.192453 0.225909 0.310540 NaN NaN
2000-01-10 12:27:53 NaN 0.202532 0.238400 0.322692 NaN NaN
2000-01-10 12:42:52 NaN 0.199996 0.235561 0.320756 NaN NaN
2000-01-10 12:57:52 NaN 0.208046 0.245054 0.331214 NaN NaN
2000-01-11 12:13:19 NaN 0.588879 0.646470 0.750459 NaN NaN
2000-01-11 12:28:17 NaN 0.621813 0.680442 0.788457 NaN NaN
2000-01-11 12:43:17 NaN 0.626547 0.685880 0.790631 NaN NaN
2000-01-11 12:58:16 NaN 0.631142 0.689125 0.796060 NaN NaN
2000-01-12 12:28:42 NaN 0.535105 0.584593 0.688904 NaN NaN
2000-01-12 12:43:41 NaN 0.518697 0.571025 0.676406 NaN NaN
2000-01-12 12:58:40 NaN 0.528318 0.583229 0.687795 NaN NaN
2000-01-13 12:14:20 NaN 0.382645 0.419463 0.496089 NaN NaN
2000-01-13 12:29:05 NaN 0.376186 0.414921 0.491920 NaN NaN
2000-01-13 12:44:05 NaN 0.387845 0.424576 0.501968 NaN NaN
2000-01-13 12:59:04 NaN 0.386237 0.423254 0.503163 NaN NaN
2000-01-14 12:14:43 NaN 0.400024 0.425522 0.485719 NaN NaN
[6672 rows x 42 columns])
当我将它打印出来时，这种方式使得aeronet数据框看起来与此相似？我希望仍然可以使用它进行一些计算或将其导出为excel。
times AOT_1640 AOT_1020 AOT_870 AOT_675 AOT_667 AOT_555 ...
2000-08-07 06:49:10 NaN 0.380411 0.406041 0.445789 NaN NaN
2000-08-08 06:31:00 NaN 0.322402 0.338164 0.364679 NaN NaN
2000-08-09 06:34:56 NaN 0.290533 0.306911 0.336597 NaN NaN
2000-08-12 06:30:01 NaN 0.465173 0.471528 0.483079 NaN NaN
....
2000-01-01 12:23:54 NaN 0.513307 0.557325 0.653497 NaN NaN
2000-01-03 12:24:49 NaN 0.439142 0.494118 0.593997 NaN NaN
2000-01-04 12:10:30 NaN 0.325203 0.362335 0.426348 NaN NaN
2000-01-06 12:11:08 NaN 0.282777 0.307676 0.369811 NaN NaN
2000-01-08 12:12:04 NaN 0.165473 0.185018 0.235770 NaN NaN
2000-01-10 12:12:52 NaN 0.192453 0.225909 0.310540 NaN NaN
2000-01-11 12:13:19 NaN 0.588879 0.646470 0.750459 NaN NaN
2000-01-12 12:28:42 NaN 0.535105 0.584593 0.688904 NaN NaN
2000-01-13 12:14:20 NaN 0.382645 0.419463 0.496089 NaN NaN
2000-01-14 12:14:43 NaN 0.400024 0.425522 0.485719 NaN NaN
答案 0 :(得分：0)
可能是一种更有效的方法，但我认为这可以完成工作。
首先，添加日期和时间字段：
select type,
(case when count(*) = 1 then max(message) else count(*)::text end) as message,
min(created_at) as new_createdAt
from (select t.*,
row_number() over (order by createdAt) as seqnum_c,
row_number() over (partition by type order by createdAt) as seqnum_tc
from t
) t
group by type, (seqnum_c - seqnum_tc)
order by new_createdAt;
现在，aeronet.date.unique（）会为您提供唯一日期的列表。你以后需要它。
aeronet['date'] = aeronet.times.dt.date
aeronet['time'] = aeronet.times.dt.time
创建一个从早上6点开始给出绝对距离的列
dates = aeronet.date.unique()
datetime.combine是必要的，因为显然你不能只减去两次。
现在，最后，
from datetime import date, datetime, time
sixam = time(6,0,0,0)
def fromsix(time):
abs(datetime.combine(date.min, time) - datetime.combine(date.min, sixam))
aeronet['fromsix'] = aeronet.time.apply(fromsix)
使用列表推导将数据帧切割成单独的日期，找到距离早上六点的距离最小的元素，并将它们连接在一起。
答案 1 :(得分：0)
https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/generated/pandas.merge_asof.html
这就是去哥们的方式。高效，简单，快捷。