抓取两个日期时间之间的行并避免迭代答案

【问题标题】：Grab rows between two Datetime and avoid iterating抓取两个日期时间之间的行并避免迭代
【发布时间】：2016-01-31 18:41:00
【问题描述】：

我使用 Pandas 通过 SQL 查询（来自 Hive）检索大量数据。我现在有一个大数据框：

market_pings =  pandas.read_sql_query(query, engine)
market_pings['event_time'] = pandas.to_datetime(market_pings['event_time'])

我计算了Time Delta 时间段，它们是：如果在这个market_pings DataFrame 内的这些事件的时间线内发生了一些有趣的事情，我只想要那个时间间隔的日志。

要抓取列具有特定值的 DataFrame 行，有一个很酷的技巧：

valuelist = ['value1', 'value2', 'value3']
df = df[~df.column.isin(value_list)]

有没有人知道如何在时间段内执行此操作，以便我从 market_pings 数据帧中获取特定时间的事件而无需直接迭代（逐行）？我可以建立一个周期列表（1s 精度），例如：

2015-08-03 19:19:47 
2015-08-03 19:20:00

但这意味着我的valuelist 变成了一个元组，我必须以某种方式比较日期。

【问题讨论】：

喜欢列表中的值，您想要列表中的时间戳，对吗？还是您在寻找其他东西？
您希望 DataFrame 中的记录在一个时间间隔内（在开始时间之后和结束时间之前）具有事件时间，还是在给定时间列表内具有事件时间？跨度>
完全正确；所以在这种情况下，我希望事件时间在间隔内。 2015-08-03 19:19:47 至 2015-08-03 19:20:00。不是具体值。

标签： python-2.7 date pandas

【解决方案1】：

您可以创建一个时间戳列表作为 value_list 并执行您想要的操作。

time_list = [pd.Timestamp('2015-08-03 19:19:47'),pd.Timestamp('2015-08-03 19:20:00') ]

使用 between_time() 的一件事是索引必须是那个日期或时间，如果没有你可以通过set_index()设置

mydf = pd.Series(np.random.randn(4), time_list)

mydf
Out[123]: 
2015-08-03 19:19:47    0.632509
2015-08-03 19:20:00   -0.234267
2015-08-03 19:19:48    0.159056
2015-08-03 21:20:00   -0.842017
dtype: float64

mydf.between_time(start_time=pd.Timestamp('2015-08-03 19:19:47'),
      end_time=pd.Timestamp('2015-08-03 19:20:00'),include_end=False)
Out[124]: 
2015-08-03 19:19:47    0.632509
2015-08-03 19:19:48    0.159056
dtype: float64

mydf.between_time(start_time=pd.Timestamp('2015-08-03 19:19:47'),       
                    end_time=pd.Timestamp('2015-08-03 19:20:00'),
                      include_end=False,include_start=False)
Out[125]: 
2015-08-03 19:19:48    0.159056
dtype: float64

【讨论】：

在这种情况下，我会收到 2 个带有这些确切时间戳的事件。但是，两者之间的事件会被忽略。我可以构建一个 time_list 并在循环中添加图章。但这意味着我非常依赖准确性，并且在大周期的情况下我会膨胀 time_list。
@wishi：看看这个，pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/generated/…。过段时间我会回答的