从特定索引开始的数据框cummin列

Question

我有两列的数据框。日期和十进制数字。 我想在数据框中创建一个新列，仅在时间超过9:30时显示小数点列的孜然

Answer 1

使用mask进行遮罩，然后使用cummin。

# df.index = pd.to_datetime(df.index, errors='coerce')
df['cummin'] = df.number.mask(df.index.strftime('%H:%M') < '09:30').cummin()

您还可以查询索引的hour和minute属性来获取小时数：

df['cummin'] = df.loc[
    (df.index.hour >= 9) & (df.index.minute > 30), 'number'].cummin()

---

MCVE：

df = pd.DataFrame([1.4, 4.5, 2.3], 
                  index=['9:00', '9:31', '9:45'], 
                  columns=['number'])
df.index = pd.to_datetime(df.index)
df
                     number
2018-12-21 09:00:00     1.4
2018-12-21 09:31:00     4.5
2018-12-21 09:45:00     2.3

df.assign(number=(
    df.number.mask(df.index.strftime('%H:%M') < '09:30').cummin()))

                     number  cummin
2018-12-21 09:00:00     NaN     NaN
2018-12-21 09:31:00     4.5     4.5
2018-12-21 09:45:00     2.3     2.3

df.assign(number=df.loc[
    (df.index.hour >= 9) & (df.index.minute > 30), 'number'].cummin())

                     number  cummin
2018-12-21 09:00:00     NaN     NaN
2018-12-21 09:31:00     4.5     4.5
2018-12-21 09:45:00     2.3     2.3

Answer 2

将between_time与expanding一起使用

df['new']=df.between_time('09:30','23:59').expanding().min()
df
                     number  new
2018-12-20 09:00:00     1.4  NaN
2018-12-20 09:31:00     4.5  4.5
2018-12-20 09:45:00     2.3  2.3