如何使用另一个日期时间索引获取具有日期时间索引的 Pandas 数据框中的行？答案

【问题标题】：How to get the rows in Pandas dataframe with datetime index using another datetime index?如何使用另一个日期时间索引获取具有日期时间索引的 Pandas 数据框中的行？
【发布时间】：2020-06-04 17:56:03
【问题描述】：

我有一个带有以下日期时间索引的 Pandas 数据框：

DatetimeIndex(['2020-01-02', '2020-01-03', '2020-01-06', '2020-01-07',
               '2020-01-08', '2020-01-09', '2020-01-10', '2020-01-13',
               '2020-01-14', '2020-01-15',
               ...
               '2020-01-17', '2020-01-21', '2020-01-22', '2020-01-23',
               '2020-01-24', '2020-01-27', '2020-01-28', '2020-01-29',
               '2020-01-30', '2020-01-31'],
              dtype='datetime64[ns]', name='Date', length=49098, freq=None)

我想获取与以下日期时间索引相交的行：

DatetimeIndex(['2020-01-02', '2020-01-03', '2020-01-06', '2020-01-07',
               '2020-01-08', '2020-01-09', '2020-01-10'],
              dtype='datetime64[ns]', name='Date', freq=None)

最自然（又名“Pythonic”）的方法是什么？

【问题讨论】：

标签： python pandas datetime indexing

【解决方案1】：

使用Index.intersection:

idx = idx1.intersection(idx2)

或者，如果之前没有定义索引：

idx = df1.index.intersection(df2.index)

【讨论】：

为您服务。
这是将两个 DateTimeIndex 的交集作为 DateTimeIndex 的方法。但是您如何从原始数据框中获取行（这是原始问题）？ df.loc[idx] 给了我一个比原来的 df 有更多行的数据框。我原来的df 有多次出现相同的日期。
@jezrael 我知道你很快，但我不知道你这么快！是的，它有效。
感谢@jezrael！我正在搜索将近一个小时以寻找干净的答案