循环遍历指定范围 TypeError 中的 python 日期时间

Question

我想在t_list 指定的时间段内每 10 分钟创建一个散点图。我在df_t = df[(df['datetime']>=t & df['datetime']<t_end)] 行中收到错误TypeError: cannot compare a dtyped [datetime64[ns]] array with a scalar of type [bool]，但t 和t_end 的类型都是datetime。非变量类型为bool。

    import pandas as pd
    import matplotlib.pyplot as plt
    from datetime import datetime, timedelta

    df_data = pd.read_csv('C:\SCADA.csv')#import data

    #format Timestamp as datetime
    df_data['datetime'] = pd.to_datetime(df_data['TimeStamp'] )

    #create df of time period
    df = df_data[(df_data['datetime']>= datetime(2017, 12, 23, 06,00, 00)) &
             (df_data['datetime']< datetime(2017, 12, 23, 07, 00, 00))]

    #time period I want to create 10 min plots for        
    t_list = [datetime(2017, 12, 23, 06, 00, 00), datetime(2017, 12, 23, 07, 00, 00)] 



    for t in t_list:
        t_end = t + timedelta(minutes = 10)

        #breaks here with 
        TypeError: cannot compare a dtyped [datetime64[ns]] array with a 
        scalar of type [bool]

        df_t = df[(df['datetime']>=t & df['datetime']<t_end)]
        #code continues with plotting scatter plots within the loop

Answer 1

当布尔索引具有多个条件时，您应该将每个单个条件括在括号中。

来自文档：

另一个常见的操作是使用布尔向量来过滤 数据。运算符是： |为或，& 为和，~ 为非。 这些 必须使用括号进行分组，因为默认情况下 Python 会 评估表达式，例如 df.A > 2 & df.B (2 & df.B) 2) & (df.B

因此，将括号添加到最后一行应该可以：

df_t = df[(df['datetime']>=t) & (df['datetime']<t_end)]