熊猫过滤 - 非索引列上的 between_time

【问题标题】：Pandas filtering - between_time on a non-index column熊猫过滤 - 非索引列上的 between_time
【发布时间】：2015-01-21 10:48:58
【问题描述】：

我需要过滤掉特定时间的数据。 DataFrame 函数 between_time 似乎是正确的方法，但是，它仅适用于数据帧的索引列；但我需要原始格式的数据（例如，数据透视表会期望日期时间列具有正确的名称，而不是作为索引）。

这意味着每个过滤器看起来像这样：

df.set_index(keys='my_datetime_field').between_time('8:00','21:00').reset_index()

这意味着每次运行此类过滤器时都会进行两次重新索引操作。

这是一个好的做法还是有更合适的方法来做同样的事情？

【问题讨论】：

标签： python pandas

【解决方案1】：

创建一个DatetimeIndex，但将其存储在一个变量中，而不是 DataFrame 中。然后调用它的indexer_between_time 方法。这将返回一个整数数组，然后可用于使用 iloc 从 df 中选择行：

import pandas as pd
import numpy as np

N = 100
df = pd.DataFrame(
    {'date': pd.date_range('2000-1-1', periods=N, freq='H'),
     'value': np.random.random(N)})

index = pd.DatetimeIndex(df['date'])
df.iloc[index.indexer_between_time('8:00','21:00')]

【讨论】：

也可以使用切片索引器根据日期进行切片df.iloc[index.slice_indexer('2017-12')]