Question

我正在努力完成以下任务......

我有一个Pandas数据框，其中包含许多条目，使用DatetimeIndex索引，看起来有点像这样：

bro_df.info()

<class 'bat.log_to_dataframe.LogToDataFrame'>
DatetimeIndex: 3596641 entries, 2017-12-14 13:52:01.633070 to 2018-01-03 09:59:53.108566
Data columns (total 20 columns):
conn_state        object
duration          timedelta64[ns]
history           object
id.orig_h         object
id.orig_p         int64
id.resp_h         object
id.resp_p         int64
local_orig        bool
local_resp        bool
missed_bytes      int64
orig_bytes        int64
orig_ip_bytes     int64
orig_pkts         int64
proto             object
resp_bytes        int64
resp_ip_bytes     int64
resp_pkts         int64
service           object
tunnel_parents    object
uid               object
dtypes: bool(2), int64(9), object(8), timedelta64[ns](1)
memory usage: 528.2+ MB

我感兴趣的是获得这一数据的一部分，在这种情况下需要最后一个条目2018-01-03 09：59：53.108566'，然后从中减去一小时。这应该给我最后几小时的参赛时间。

到目前为止，我尝试做的是：

last_entry = bro_df.index[-1:]
first_entry = last_entry - pd.Timedelta('1 hour')

这给了我什么，看起来像是相当正确的值，按照：

print(first_entry)
print(last_entry)

DatetimeIndex(['2018-01-03 08:59:53.108566'], dtype='datetime64[ns]', name='ts', freq=None)
DatetimeIndex(['2018-01-03 09:59:53.108566'], dtype='datetime64[ns]', name='ts', freq=None)

令人遗憾的是，我陷入了困境。我用bro_df.loc和bro_df.iloc等尝试了各种各样的东西，但我得到的是数据类型的不同错误而不是索引等。这让我觉得我可能需要将first_entry，last_entry变量转换为另一种类型？

或者我可能像往常一样咆哮完全错误的树。

非常感谢任何帮助或指导。

干杯，迈克

Answer 1

您似乎需要通过索引[0]并按loc选择来创建标量：

df = bro_df.loc[first_entry[0]: last_entry[0]]

或按exact indexing选择：

df = bro_df[first_entry[0]: last_entry[0]]

<强>示例：

rng = pd.date_range('2017-04-03', periods=10, freq='2H 24T')
bro_df = pd.DataFrame({'a': range(10)}, index=rng)  
print (bro_df)
                     a
2017-04-03 00:00:00  0
2017-04-03 02:24:00  1
2017-04-03 04:48:00  2
2017-04-03 07:12:00  3
2017-04-03 09:36:00  4
2017-04-03 12:00:00  5
2017-04-03 14:24:00  6
2017-04-03 16:48:00  7
2017-04-03 19:12:00  8
2017-04-03 21:36:00  9

last_entry = bro_df.index[-1:]
first_entry = last_entry - pd.Timedelta('3 hour')
print (last_entry)
DatetimeIndex(['2017-04-03 21:36:00'], dtype='datetime64[ns]', freq='144T')

print (first_entry)
DatetimeIndex(['2017-04-03 18:36:00'], dtype='datetime64[ns]', freq=None)

print (last_entry[0])
2017-04-03 21:36:00

print (first_entry[0])
2017-04-03 18:36:00

df = bro_df.loc[first_entry[0]: last_entry[0]]
print (df)
                     a
2017-04-03 19:12:00  8
2017-04-03 21:36:00  9

df1 = bro_df[first_entry[0]: last_entry[0]]
print (df1)
                     a
2017-04-03 19:12:00  8
2017-04-03 21:36:00  9

根据时间间隔

1 个答案: