如何结合时间范围和布尔索引？答案

【问题标题】：How to combine time range and boolean indexing?如何结合时间范围和布尔索引？
【发布时间】：2014-06-09 18:46:53
【问题描述】：

我有一个带有日期时间索引的 DataFrame：

tbl.iloc[:,:2].head(5)

date_time               var1    var2    
2011-01-01 00:05:00     97.97   1009.28
2011-01-01 00:10:00     97.53   1009.53
2011-01-01 00:15:00     97.38   1009.15
2011-01-01 00:20:00     97.23   1009.03
2011-01-01 00:25:00     97.01   1009.03

现在我想选择周一至周五早上 6 点至晚上 7 点、周六早上 6 点至下午 5 点以及周日早上 8 点至下午 5 点。

我可以在一段时间内这样做：

import datetime
selection = tbl.ix[datetime.time(6):datetime.time(19)]

添加工作日条件，即结合时间范围和布尔索引显然不能像我尝试的那样工作：

tbl['weekday'] = tbl.index.weekday
test = tbl[(tbl.ix[datetime.time(6):datetime.time(19)]) & (tbl['weekday'] == 4)]

=> TypeError: 无法将类型“时间戳”与类型“str”进行比较

test = tbl[(tbl.index>datetime.time(6)) (tbl.index>datetime.time(19)) & (tbl['weekday'] == 4)]

=> TypeError: type object 08:00:00

tbl['date'] = tbl.index
test = tbl[(tbl['date']>datetime.time(8)) & (tbl['weekday'] == 4)]

=> ValueError: 无法从参数构造时间戳

我的代码有什么问题？

【问题讨论】：

标签： python datetime pandas indexing

【解决方案1】：

第一位过滤数据帧，第二位返回布尔值：试试

test = (tbl[(tbl.ix[datetime.time(6):datetime.time(19)]).ix[tbl.weekday == 4)]

基本上应用第一个过滤器，然后应用第二个过滤器。相当于一个布尔值和。

我建议您使用 Ipython 或其笔记本之类的工具来检查函数的中间结果，以确保它们仍然符合预期。如果您还没有使用 pandas 语法的经验，那么很难直接写出这些表达式。

【讨论】：

我收到了ValueError: cannot reindex from a duplicate axis，所以这似乎不起作用。

【解决方案2】：

我现在找到了解决方案：

criterion1 = tbl.index.map(lambda i: i.hour >= 8)
criterion2 = tbl.index.map(lambda i: i.hour < 19)
criterion3 = (tbl['weekday'] == 4) 

tbl[criterion1 & criterion2 & criterion3]

还有什么更优雅的吗？

【讨论】：