【问题标题】：How can I extract data from date range in time & date format?如何以时间和日期格式从日期范围中提取数据？
【发布时间】：2022-08-02 12:11:39
【问题描述】：

我有一个几年的日期，我正在尝试从特定范围和时间中提取数据，但我无法让它与 Pandas 一起使用。我确信日期和时间格式有问题，但奇怪的是我可以获得每小时平均值但无法提取日期和时间范围。

这是代码，但它从不返回任何数据，我知道那个时间段内有数据。我认为日期和时间格式是正确的，但不确定为什么它不起作用。

代码

import pandas as pd

import numpy as np

df = pd.DataFrame([[\'2018-01-01 16:00:00+00:00\', 2], [\'2018-01- 
01 17:00:00+00:00\', 3], [\'2018-01-01 18:00:00+00:00\', 6][\'2018- 
01-01 19:00:00+00:00\', 9]], columns=[\'time\', \'data\'])

print(df.head)

df[\'time\'] = pd.to_datetime(df[\'time\']) 

df2018 = df.loc[\'2018-01-01 16:30:00\':\'2018-01-01 18:00:00\']

print(df2018.head)

标签： python pandas

【解决方案1】：

时间列是您的索引吗？如果没有，请将其设为您的索引：

pd.set_index(df['time'])

然后：

df["2018-10-02":"2018-10-03"] # slicing a date period

df.loc[(df['time'] > start_date) & (df['time'] <= end_date )]

【讨论】：

【解决方案2】：

为了让时间成为索引

pd.set_index(df['time']) 返回错误

为了让时间成为索引，我使用了

df.set_index(['时间'])

#To slice a date period 这对我有用

从日期时间导入日期时间

df2018 = df.loc[(df['time'] >= '2018-01-01 16:30:00') & (df['time'] <= '2018-01-01 18:00:00' )]

【讨论】：