熊猫：使用日期时间索引将熊猫系列 n 行切片到过去

Question

upper_lower_bound 从我的数据框中返回 2 个日期时间索引。我一次只使用一个，它们之间没有任何关系。

我想从数据帧 highP 中获取前 6 行数据的 max() 值，但如果我尝试从中减去 6，则会出现错误。 dt.timedelta(6) 从 df 中减去 6 天，但 df 中缺少天数，因此无法提供正确答案。

我如何对highP 进行切片，以便它为我提供该系列中的前六个值。

highP.loc[i - 6: i].max() 假设 i 是日期时间索引？

任何帮助将不胜感激！

upper_lower_bound = df[(isoHL['IH'] >= 1) | (isoHL['IL'] >= 1)].index[-3:-1]

if isoHL.loc[upper_lower_bound[-1]]['IH'] == 1 and isoHL.loc[upper_lower_bound[-1]]['IL'] == 0:
    upper_bound = highP.loc[upper_lower_bound[-1] - dt.timedelta(6):upper_lower_bound[-1]].max()
else:
    pass

Answer 1

按时间排序并用尾部取最后一个元素怎么样？ 为概括起见，我将使用以下符号：

• 数据框=df
• 时间栏=t
• 值列 = val
• 某个位置 = i

首先我们获得一个样本的df，时间i:

before_df = df[df['t'] <= df.loc[i, 't']]

然后我们按时间排序：

before_df = before_df.sort_values(by=['t'])

然后我们用'tail'取最后五个：

five_before = before_df.tail(5)

然后我们最大化价值：

val = five_before['val'].max()

这能解决你的问题吗？

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