Python - 选择特定时间范围的熊猫

Question

这里是 Python 新手，但我有一些数据是日内财务数据，可以追溯到 2012 年，所以每天都有相同的时间（每天相同的交易时段），但日期不同。我希望能够从数据中选择某些时间并检查该时间段的相应 OHLC 数据，然后对其进行一些分析。

所以目前它是一个 CSV 文件，我正在做：

import pandas as pd
data = pd.DataFrame.read_csv('data.csv')

date = data['date']
op = data['open']
high = data['high']
low = data['low']
close = data['close']
volume = data['volume']

问题是日期列的格式为“dd/mm/yyyy 00:00:00”作为一个字符串或其他格式，因此仍然可以在某个时间之间进行选择，例如“09: 00:00”和“10:00:00”？还是我必须将该时间位与日期分开并使其成为自己的列？如果是这样，怎么做？

所以我相信 pandas 有一个between_time() 函数，但这似乎需要一个 DataFrame，所以我怎样才能将它转换为 DataFrame，然后我应该能够使用 between_time 函数在我想要的时间之间进行选择。也因为显然有数千天，都有自己的“xx：xx：xx”到“xx：xx：xx”我想从每一天中提取我想要查看的同一时间段，而不仅仅是第一批“xx:xx:xx”到“xx:xx:xx”，因为它会沿着数据向下移动，如果这有意义的话。谢谢！！

Answer 1

考虑数据框df

from pandas_datareader import data

df = data.get_data_yahoo('AAPL', start='2016-08-01', end='2016-08-03')
df = df.asfreq('H').ffill()

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选项 1
将index 转换为系列然后dt.hour.isin

slc = df.index.to_series().dt.hour.isin([9, 10])
df.loc[slc]

选项 2
numpy 广播

slc = (df.index.hour[:, None] == [9, 10]).any(1)
df.loc[slc]

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然后要获得每天该时间段内的范围，请使用 resample + agg + np.ptp（峰到峰）

df.loc[slc].resample('D').agg(np.ptp)