Question

我有一个熊猫DataFrame，其索引上有datetime.time，列上有datetime.date。例如。

df =

          2006-02-01  2006-02-02     ...      2006-05-29  2009-06-01
08:00:00     1.45685     1.43830     ...         1.41020     1.42045
08:00:01     1.45685     1.43825     ...         1.41030     1.42040
08:00:02     1.45685     1.43810     ...         1.41025     1.42050
08:00:03     1.45685     1.43825     ...         1.41025     1.42060
...

我只想从2006年中选择列。我该如何最简单，最快地做到这一点？

我发现df.T ['2006']。T可以解决问题，但是它涉及两个转置。不能直接在列上完成吗？

Answer 1

如果您的列是datetime.date对象，请尝试：

df.loc[:, '2006-01-01':'2006-12-31']

Answer 2

尝试此代码：

def getSubsetColumnsByYear(dataframe, year):
    df = dataframe
    try:
        startAt = df.columns.get_loc(year + '-01-01')
        endAt = df.columns.get_loc(year + '-12-31')

        return df[df.columns[startAt:endAt+1]]
    except KeyError:
        print('Not a valid year')


def testMethod():
    import pandas as pd
    data = { '2016-01-01':[1,1,1], '2016-01-02':[2,2,2], '2016-01-03':[3,3,3], '2016-01-04':[4,4,4], '2016-12-31':[31,31,31], '2017-01-01':[2,2,2],}
    df = pd.DataFrame(data=data)

    newdf = getSubsetColumnsByYear(df, '2016')
    print(newdf)

testMethod()

在“熊猫”列中选择日期子集

2 个答案: