Pandas 在 DatetimeIndex 中指定时间范围答案

【问题标题】：Pandas Specify time range in DatetimeIndexPandas 在 DatetimeIndex 中指定时间范围
【发布时间】：2016-09-04 16:29:29
【问题描述】：

我正在为不同的 pandas 索引格式而苦苦挣扎。

我的单变量时间序列（数据）看起来像这样

2015-01-01 22:00:01.973    1.210525
2015-01-01 22:00:03.297    1.210490
2015-01-01 22:00:23.922    1.210485
2015-01-01 22:00:24.507    1.210480
2015-01-01 22:01:05.979    1.210490
2015-01-01 22:01:08.390    1.210525
2015-01-01 22:01:09.899    1.210520
2015-01-01 22:01:09.950    1.210505
2015-01-01 22:01:13.576    1.210505
2015-01-01 22:01:19.984    1.210485
2015-01-01 22:01:27.936    1.210510

在哪里

>>> type(data)
<class 'pandas.core.series.Series'>
>>> type(data.index)
<class 'pandas.tseries.index.DatetimeIndex'>
>>>

我有一个提取起点和终点的函数，比如说

>>>start
textdate
2015-01-01 22:00:03.297    1.210490
Name: mean, dtype: float64
>>>

>>>end
textdate
2015-01-01 22:01:19.984    1.210485
Name: mean, dtype: float64
>>>

如何根据索引值从头到尾对系列进行切片，这些索引值本身似乎是 DatetimeIndex 格式

>>> start.index
DatetimeIndex(['2015-01-01 22:00:03.297'], dtype='datetime64[ns]', name=u'textdate', freq=None)
>>>

我试过了

series = data[start.index : end.index]

这给了我

TypeError: Cannot convert input to Timestamp

但我未能将 DatetimeIndex 对象 start 和 end 转换为 Timestamps...

【问题讨论】：

data.loc[start.index : end.index] 工作吗？
data.loc[...] 出现同样的错误
好的，data.loc[start.index[0] : end.index[0]] 怎么样？
成功了！谢谢！

标签： python pandas indexing timestamp

【解决方案1】：

您需要访问单行 Series 内的标量值并将其传递给 loc 以切片 df：

data.loc[start.index[0] : end.index[0]]

【讨论】：

【解决方案2】：

我认为您在切片中使用了对 Series 的引用。而是尝试：

series = data[start.index[0] : end.index[0]]

我认为您的start 和end 是单周期系列。

【讨论】：