python pandas 按时间索引

Question

我有一个如下所示的 csv 文件：

"06/09/2013 14:08:34.930","7.2680542849633447","1.6151231744362988","0","0","21","1546964992","15.772567829158248","1577332736","8360","21.400382061280961","0","15","0","685","0","0","0","0","0","0","0","4637","0"

csv 包括 1 个月的每日值（24 小时）

我需要将它加载到 pandas，然后获取一些关于数据的统计信息（最小值、最大值），但我需要这些数据包含仅工作时间（8:00 到 18:00 之间）的所有日期的数据记录

我对熊猫库很陌生

Answer 1

加载您的数据：

import pandas as pd
from datetime import datetime
df = pd.read_csv('data.csv', header=None, index_col=0)

过滤您从 8:00 到 18:00 的工作时间数据：

work_hours = lambda d: datetime.strptime(d, '%d/%m/%Y %H:%M:%S.%f').hour in range(8, 18)
df = df[map(work_hours, df.index)]

获取第一个数据列的最小值和最大值：

min, max = df[1].min(), df[1].max()