Pandas：在两个日期之间选择 DataFrame 行（日期时间索引）答案

【问题标题】：Pandas: Selecting DataFrame rows between two dates (Datetime Index)Pandas：在两个日期之间选择 DataFrame 行（日期时间索引）
【发布时间】：2017-11-16 18:15:53
【问题描述】：

我有一个带有 DatetimeIndex 和一列 MSE Loss 的 Pandas DataFrame 索引格式如下：

DatetimeIndex(['2015-07-16 07:14:41', '2015-07-16 07:14:48',
           '2015-07-16 07:14:54', '2015-07-16 07:15:01',
           '2015-07-16 07:15:07', '2015-07-16 07:15:14',...]

它包括几天。

我想在不知道实际时间间隔的情况下选择特定日期的所有行（所有时间）。例如：在2015-07-16 07:00:00 和2015-07-16 23:00:00 之间

我尝试了这里列出的方法：here

但是df[date_from:date_to]

输出：

KeyError: Timestamp('2015-07-16 07:00:00')

所以它需要精确的索引。此外，我没有datecolumn。仅包含日期的索引。

仅通过提供日期2015-07-16 来选择一整天的最佳方式是什么，然后我如何选择特定日期内的特定时间范围？

【问题讨论】：

标签： python pandas datetime dataframe indexing

【解决方案1】：

选项 1：

样本df：

df
                      a
2015-07-16 07:14:41  12
2015-07-16 07:14:48  34
2015-07-16 07:14:54  65
2015-07-16 07:15:01  34
2015-07-16 07:15:07  23
2015-07-16 07:15:14   1

看起来你在没有.loc 的情况下尝试这个（没有它就行不通）：

df.loc['2015-07-16 07:00:00':'2015-07-16 23:00:00']
                      a
2015-07-16 07:14:41  12
2015-07-16 07:14:48  34
2015-07-16 07:14:54  65
2015-07-16 07:15:01  34
2015-07-16 07:15:07  23
2015-07-16 07:15:14   1

选项 2：

您可以在索引上使用布尔索引：

df[(df.index.get_level_values(0) >= '2015-07-16 07:00:00') & (df.index.get_level_values(0) <= '2015-07-16 23:00:00')]

【讨论】：

【解决方案2】：

你可以使用truncate:

begin = pd.Timestamp('2015-07-16 07:00:00')
end = pd.Timestamp('2015-07-16 23:00:00')

df.truncate(before=begin, after=end)

【讨论】：

使用截断需要一个排序的日期时间索引