如何提取数据集中一分钟的每个数据点？

Question

我有一个数据集，其中包含一个月的每分钟数据。那么，如何在特定分钟内获取每个数据点？

我的熊猫数据框看起来像这样：

  

  
1. 2018-06-01 08:00:00
  
2. 2018-06-01 08:01:00
  
3. 2018-06-01 08:02:00
  
4. ............
  
5. ............
  
6. ............
  
7. 2018-06-30 23:57:00
  
8. 2018-06-30 23:58:00
  
9. 2018-06-30 23:59:00
  

示例：假设我要获取 08:03:00 的每个数据点。因此，整个月中将有 30 个该值的实例。那么，如何获取该分钟的所有值？

如果有人从事过这样的工作，那将真的很有帮助。

编辑：我的数据框是这样的

Answer 1

创建DatetimeIndex，然后使用DataFrame.at_time：

df = pd.DataFrame({'Ambient': [1,5,6]},
                   index= ['2018-06-01 08:00:00','2018-06-01 08:01:00','2018-06-01 08:01:00'])
print (df)
                     Ambient
2018-06-01 08:00:00        1
2018-06-01 08:01:00        5
2018-06-01 08:01:00        6

#if necessary
df.index = pd.to_datetime(df.index)

df1 = df.at_time('08:01:00')
print (df1)
                     Ambient
2018-06-01 08:01:00        5
2018-06-01 08:01:00        6

Answer 2

这是一种解决方案：

import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'datetime':['2018-06-01 08:00:00', '2018-06-01 08:01:00', '2018-06-01 08:01:00']})

# Convert datetime column into `pandas datetime`
df['datetime'] = pd.to_datetime(df['datetime'])

# Create a new column with only time
df['tme'] = df['datetime'].dt.time

# This is a time for which you have to fetch the data
t = pd.to_datetime('08:01:00').time()

print(df[df['tme']==t])

输出：

    datetime             tme
1   2018-06-01 08:01:00  08:01:00
2   2018-06-01 08:01:00  08:01:00