Timeseries - 按特定时间段对数据进行分组

Question

我正在使用一个 csv 文件，该文件具有 13 年价值 5m 时间间隔的数据集。

我正在尝试将此数据集的各个部分划分为特定时间段。

例子

time_period = (df['time'] >= '01:00:00') & (df['time']<='5:00:00')
time_period_df = df.loc[time_period]

我希望这个时间段内只包含 1-5 之间的时间输出，但是，我在输出中得到了所有 24 小时

我希望输出仅打印 1:00:00 和 5:00:00 之间的时间（包括 1:00:00 和 5:00:00）。

Answer 1

看起来您正在使用比较运算符 >= 和 <= 来尝试指定要包含在时间段数据框中的时间范围。但是，这些比较运算符不会像您在时间列中的字符串值那样按预期工作。您可以使用 str.slice() 方法提取时间字符串的小时部分，然后对这些数值使用比较运算符来指定您的时间范围，而不是使用这些运算符。

这是您如何执行此操作的示例：

# First, extract the hour portion of the time strings
df['hour'] = df['time'].str.slice(0, 2)

# Next, create a boolean mask using the comparison operators on the 'hour' column
time_period = (df['hour'] >= '01') & (df['hour'] <= '05')

# Finally, use this boolean mask to create your time period dataframe
time_period_df = df.loc[time_period]

这应该为您提供一个数据框，其中仅包含时间值介于 1:00:00 和 5:00:00 之间的行。

请注意，此解决方案假定时间列中的时间字符串采用“HH:MM:SS”格式。如果时间字符串的格式不同，则需要相应地调整 str.slice() 调用。