如何在熊猫时间序列中获得一个月的所有行而不考虑年份？答案

【问题标题】：How to get all rows of a month irrespective of year in a pandas time series?如何在熊猫时间序列中获得一个月的所有行而不考虑年份？
【发布时间】：2019-12-19 17:59:46
【问题描述】：

我正在尝试使用 pandas 数据框进行时间序列分析，发现有一些简单的方法可以选择特定列，例如一年中的所有行、两个日期之间等。

例如，考虑

ind = pd.date_range('2004-01-01', '2019-08-13')
data = np.random.randn(len(ind))
df = pd.DataFrame(d, index=ind)

在这里，我们可以选择日期 '2014-01-23' 和 '2014-06-18' 之间的所有行

df['2014-01-23':'2014-06-18']

以及“2015”年的所有行

df['2015']

是否有类似的方法来选择属于特定月份但所有年的所有行？

我找到了获取特定月份的所有行和特定年份的方法，语法类似于

df['01-2015']  #all rows of January 2015

我希望 pandas 能够通过简单的语法获取一个月的所有行，而不管年份如何。有这样的方式吗？

【问题讨论】：

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

【解决方案1】：

使用DatetimeIndex.month，与boolean indexing进行比较和过滤：

print (df[df.index.month == 1])
                   0
2004-01-01  2.398676
2004-01-02  2.074744
2004-01-03  0.106972
2004-01-04  0.294587
2004-01-05  0.243768
             ...
2019-01-27 -1.623171
2019-01-28 -0.043810
2019-01-29 -0.999764
2019-01-30 -0.928471
2019-01-31 -0.304730

[496 rows x 1 columns]

【讨论】：