使用 .loc (Pandas Python 3) 选择 DatetimeIndex 行的范围答案

【问题标题】：Select Range of DatetimeIndex Rows Using .loc (Pandas Python 3)使用 .loc (Pandas Python 3) 选择 DatetimeIndex 行的范围
【发布时间】：2018-08-18 05:22:56
【问题描述】：

使用 DatetimeIndex 处理 pandas 系列。期望的结果是一个数据框，其中包含 .loc[] 函数中指定的范围内的所有行。

当我尝试以下代码时：

aapl.index = pd.to_datetime(aapl.index)
print(aapl.loc[pd.Timestamp('2010-11-01'):pd.Timestamp('2010-12-30')])

我回来了：

Empty DataFrame
Columns: [Open, High, Low, Close, Volume, ExDividend, SplitRatio, 
AdjOpen, AdjHigh, AdjLow, AdjClose, AdjVolume]
Index: []

重申一下，我想要的结果是数据框的一个子集，其中包含 (2010-11-01):(2010-12-30) 范围内的所有行。

【问题讨论】：

打印aapl.head()并将输出粘贴到您的问题中？
@anon，以下解决方案之一有帮助吗？如果是这样，请随时接受一个（左侧的绿色勾号），或提出更多问题。

标签： python python-3.x pandas time-series datetimeindex

【解决方案1】：

IIUC：

import pandas_datareader as web
aapl = web.get_data_yahoo('aapl')

aapl.loc['2010-11-01':'2010-12-30']

使用partial string indexing 和切片。

【讨论】：

【解决方案2】：

您似乎需要将索引转换为datetime，然后使用标准索引/切片表示法。

import pandas as pd, numpy as np

df = pd.DataFrame(list(range(365)))

# these lines are for demonstration purposes only
df['date'] = pd.date_range('2010-1-1', periods=365, freq='D').astype(str)
df = df.set_index('date')

df.index = pd.to_datetime(df.index)

res = df[pd.Timestamp('2010-11-01'):pd.Timestamp('2010-11-10')]

#               0
# date           
# 2010-11-01  304
# 2010-11-02  305
# 2010-11-03  306
# 2010-11-04  307
# 2010-11-05  308
# 2010-11-06  309
# 2010-11-07  310
# 2010-11-08  311
# 2010-11-09  312
# 2010-11-10  313

【讨论】：

【解决方案3】：

出于好奇，我尝试将最近的日期作为选择的开始，将最近的日期作为结束。令我惊讶的是，这有效，但时间序列数据的顺序相反。

在：

aapl.loc[pd.Timestamp('2010-12-30'):pd.Timestamp('2010-11-01')]

所以...呃，我意识到我的时间序列数据必须是相反的顺序。现在的问题是，如何将 DatetimeIndex df 排序为正确的顺序？

希望的订单将第 n 个日期作为最后一行，将最早的日期作为第一行。

******编辑******

aapl.index = pd.to_datetime(aapl.index)
aapl =  aapl.sort_index(ascending=True)

aaplrange = aapl.loc[pd.Timestamp('2010-11-01'):pd.Timestamp('2010-12-30')]

有效！

【讨论】：