在 pandas 数据框中的特定时间之间选择数据答案

【问题标题】：Selecting Data between Specific hours in a pandas dataframe在 pandas 数据框中的特定时间之间选择数据
【发布时间】：2013-10-11 07:59:59
【问题描述】：

我的 Pandas Dataframe 框架看起来像这样

 1. 2013-10-09 09:00:05
 2. 2013-10-09 09:05:00
 3. 2013-10-09 10:00:00
 4.  ............
 5.   ............
 6.   ............
 7. 2013-10-10 09:00:05
 8. 2013-10-10 09:05:00 
 9. 2013-10-10 10:00:00

我希望数据位于 9 到 10 小时之间...如果有人从事过类似的工作，那将非常有帮助。

【问题讨论】：

标签： python pandas time-series

【解决方案1】：

 In [7]: index = date_range('20131009 08:30','20131010 10:05',freq='5T')

In [8]: df = DataFrame(randn(len(index),2),columns=list('AB'),index=index)

In [9]: df
Out[9]: 
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
DatetimeIndex: 308 entries, 2013-10-09 08:30:00 to 2013-10-10 10:05:00
Freq: 5T
Data columns (total 2 columns):
A    308  non-null values
B    308  non-null values
dtypes: float64(2)

In [10]: df.between_time('9:00','10:00')
Out[10]: 
                            A         B
2013-10-09 09:00:00 -0.664639  1.597453
2013-10-09 09:05:00  1.197290 -0.500621
2013-10-09 09:10:00  1.470186 -0.963553
2013-10-09 09:15:00  0.181314 -0.242415
2013-10-09 09:20:00  0.969427 -1.156609
2013-10-09 09:25:00  0.261473  0.413926
2013-10-09 09:30:00 -0.003698  0.054953
2013-10-09 09:35:00  0.418147 -0.417291
2013-10-09 09:40:00  0.413565 -1.096234
2013-10-09 09:45:00  0.460293  1.200277
2013-10-09 09:50:00 -0.702444 -0.041597
2013-10-09 09:55:00  0.548385 -0.832382
2013-10-09 10:00:00 -0.526582  0.758378
2013-10-10 09:00:00  0.926738  0.178204
2013-10-10 09:05:00 -1.178534  0.184205
2013-10-10 09:10:00  1.408258  0.948526
2013-10-10 09:15:00  0.523318  0.327390
2013-10-10 09:20:00 -0.193174  0.863294
2013-10-10 09:25:00  1.355610 -2.160864
2013-10-10 09:30:00  1.930622  0.174683
2013-10-10 09:35:00  0.273551  0.870682
2013-10-10 09:40:00  0.974756 -0.327763
2013-10-10 09:45:00  1.808285  0.080267
2013-10-10 09:50:00  0.842119  0.368689
2013-10-10 09:55:00  1.065585  0.802003
2013-10-10 10:00:00 -0.324894  0.781885

【讨论】：

这正是我一直在寻找的，SO 上有许多其他解决方案似乎没有提到这种简单的内置方式。
between_time() 是一个较新的功能
between_time 是在 0.9.1 上添加的；这是 3 个主要版本之前的版本
@Jeff 如果打算保持数据包含日期范围并将范围之外的所有内容设置为 0，以便在不更改日期时间索引的情况下进行绘图，脚本将如何更改？

【解决方案2】：

在拆分原始列后创建一个新列。使用以下代码将您的时间划分为小时、分钟和秒：-

df[['h','m','s']] = df['Time'].astype(str).str.split(':', expand=True).astype(int)

完成后，您必须通过过滤来选择数据：-

df9to10 =df[df['h'].between(9, 10, inclusive=True)]

而且，它是动态的，如果你想在 9 点到 10 点之间再取一个时间段。

【讨论】：

【解决方案3】：

另一种使用query 的方法。使用 Python 3.9 测试。

from Pandas import Timestamp
from datetime import time
df = pd.DataFrame({"timestamp": 
[Timestamp("2017-01-03 09:30:00.049"), Timestamp("2017-01-03 09:30:00.049"),
 Timestamp("2017-12-29 16:12:34.214"), Timestamp("2017-12-29 16:17:19.006")]})
df["time"] = df.timestamp.dt.time
start_time = time(9,20,0)
end_time = time(10,0,0)
df_times = df.query("time >= @start_time and time <= @end_time")

在：

              timestamp
2017-01-03 09:30:00.049
2017-01-03 09:30:00.049
2017-12-29 16:12:34.214
2017-12-29 16:17:19.006

输出：

              timestamp             time
2017-01-03 09:30:00.049  09:30:00.049000
2017-01-03 09:30:00.049  09:30:00.049000

作为奖励，可以在查询中使用任意复杂的表达式，例如在两个不同的时间范围内选择所有内容（between_time 是不可能的）。

【讨论】：

【解决方案4】：

假设您的原始数据框称为“df”，而您的时间列称为“time”，这将起作用：（其中 start_time 和 end_time 对应于您想要的时间间隔）

>>> df_new = df[(df['time'] > start_time) & (df['time'] < end_time)]

【讨论】：