如何获取每天的最后 10 条记录？答案

【问题标题】：How can I get the last 10 records of each day?如何获取每天的最后 10 条记录？
【发布时间】：2021-07-23 06:16:20
【问题描述】：

我有一个 DataFrame，每天有 96 条记录，连续 5 天。

数据： {'value': {Timestamp ('2018-05-03 00:07:30'): 13.02657778, Timestamp ('2018-05-03 00:22:30' ): 10.89890556, Timestamp ('2018-05-03 00:37:30'): 11.04877222,...（更多天数）

数据类型： DatetimeIndex（索引列）和 float64（“流”列）。

我想在每天的指定小时 (H) 之前保存 10 条记录。

我只做了一天：

df.loc[df['time'] < '09:07:30'].tail(10)

【问题讨论】：

请试试这个df.groupby('time').tail(10)
不工作。返回初始数据集的所有行。 Thk（注意我的代码行是错误的，因为它假设时间是一列）
我认为您需要在 groupby 之前添加一些过滤器，所以现在将其添加为答案。

标签： python time-series timestamp

【解决方案1】：

您可以使用pandas.Grouper（另请参阅this discussion）按天（或按月或按其他范围）对数据进行分组。

在你的情况下，使用类似的东西：

df.groupby(pd.Grouper(freq='D')).tail(10)

编辑：

要在给定时间之前获取所有行，请使用 df.loc[df.index.hour < H]（正如 simpleApp 的回答中已经提出的那样），其中 H 是整数值的小时。

所以在一行中：

df.loc[df.index.hour < H].groupby(pd.Grouper(freq='D')).tail(10)

【讨论】：

它有效，但只保存每天的最后 10 条记录。我想在指定时间 (H) 之前保存 10 条记录。
@catsandc：您似乎已经有了解决方案（在您的问题中）。编辑了我的答案。

【解决方案2】：

我建议按小时过滤记录，然后按日期分组。

数据设置：

import pandas as pd
start, end = '2020-10-01 01:00:00', '2021-04-30 23:30:00'
rng = pd.date_range(start, end, freq='5min')
df=pd.DataFrame(rng,columns=['DateTS'])

设置小时

noon_hour=12 # fill the hour , for filteration

结果，如果 head 或 tail 对您的数据不起作用，则需要对其进行排序。

df_before_noon=df.loc[df['DateTS'].dt.hour < noon_hour] # records before noon
df_result=df_before_noon.groupby([df_before_noon['DateTS'].dt.date]).tail(10) # group by date

【讨论】：