如何在熊猫中过滤关于日期的时间？

【问题标题】：How to filter time with respect to date in pandas?如何在熊猫中过滤关于日期的时间？
【发布时间】：2021-05-30 17:10:52
【问题描述】：

我在 mysql 中有这些数据，我已经使用 read_sql 将其读入 pandas。数据：

    count    InTime         Day
0       1  19:10:14  2021-02-28
1       2  19:10:26  2021-02-28
2       3  19:10:47  2021-02-28
3       4  19:10:47  2021-02-28
4       1  20:06:53  2021-02-28
5       2  20:07:03  2021-02-28
6       3  20:07:23  2021-02-28
7       4  20:07:23  2021-02-28
8       1  10:32:57  2021-03-01
9       2  10:33:08  2021-03-01
10      3  10:33:28  2021-03-01
11      4  10:33:28  2021-03-01

我已将列转换为所需的日期时间格式。现在我想在 28 日 19:00:00 到 20:00:00 之间找到计数。我该怎么做？

【问题讨论】：

这能回答你的问题吗？ Filtering Pandas DataFrames on dates

标签： python pandas datetime filtering

【解决方案1】：

您可以通过Series.between 在boolean indexing 中创建日期时间和过滤器：

df['datetime'] = pd.to_datetime(df['Day'] + ' ' + df['InTime'])

df1 = df[df['datetime'].between('2021-02-28 19:00:00', '2021-02-28 20:00:00')]
print (df1)
   count    InTime         Day            datetime
0      1  19:10:14  2021-02-28 2021-02-28 19:10:14
1      2  19:10:26  2021-02-28 2021-02-28 19:10:26
2      3  19:10:47  2021-02-28 2021-02-28 19:10:47
3      4  19:10:47  2021-02-28 2021-02-28 19:10:47

如果只需要过滤count 列，请使用DataFrame.loc：

s = df.loc[df['datetime'].between('2021-02-28 19:00:00', '2021-02-28 20:00:00'), 'count']
print (s)
0    1
1    2
2    3
3    4
Name: count, dtype: int64

【讨论】：