Question

我有一个数据框，其中包含过去10年的每日股票数据，以下是数据框的一部分：

            ITUB4   ITUB3
DATE        
2007-04-26  13.46   11.12
2007-04-27  13.49   11.00
2007-04-30  13.19   10.92
2007-05-02  13.57   11.09
2007-05-03  13.90   11.25
... ... ...
2017-12-21  42.72   37.39
2017-12-22  42.52   36.99
2017-12-26  42.69   37.44
2017-12-27  42.46   37.46
2017-12-28  42.57   37.68
2641 rows × 2 columns

是否有一种简单的方法可以每年切片这个数据帧？我知道可以通过使用：

来实现

df['20061230':'20071231']

我想知道是否有类似的东西：

df.index.year['2017']

Answer 1

您可以使用df['2017']或df.loc['2017']。大熊猫很聪明，可以理解它是DateTimeIndex的年份部分（见docs）。

我更喜欢loc，因为更明显这是一个索引操作 - 而不是第一列。

df.loc['2017']
Out: 
            ITUB4  ITUB3
DATE                    
2017-12-21  42.72  37.39
2017-12-22  42.52  36.99
2017-12-26  42.69  37.44
2017-12-27  42.46  37.46
2017-12-28  42.57  37.68

Answer 2

使用布尔索引，即

df[df.index.year==2017]

        ITUB4  ITUB3
DATE                    
2017-12-21  42.72  37.39
2017-12-22  42.52  36.99
2017-12-26  42.69  37.44
2017-12-27  42.46  37.46
2017-12-28  42.57  37.68

每年切片一个Dataframe索引 - Python - Pandas

2 个答案: