如何在 timedelta Pandas 数据帧中计算特定小时之前的值的数量答案

【问题标题】：How count number of values before an specify hour in timedate Pandas dataframe如何在 timedelta Pandas 数据帧中计算特定小时之前的值的数量
【发布时间】：2019-11-28 17:37:23
【问题描述】：

我使用这种数据，构建我的 pandas 并使用 group_by 将我的值四舍五入到 15m... 一件事永远不会奏效，如何计算低于 11h00 的值的数量？这是我的数据样本

index      DATEHEUREMAX
12:07      2019-06-03  12:07:28
10:04      2019-06-04  10:04:25
11:14      2019-06-09  11:14:25

我不知道如何只指定小时...

【问题讨论】：

您希望该样本数据的输出是什么？还有dtypes?
本例输出=1，只有一个值低于11h00
(df.index.hour == 11).sum()

标签： python pandas datetime count

【解决方案1】：

使用Series.dt.hour

(df['DATEHEUREMAX'].dt.hour < 11).sum()
#1

如果你想过滤你的数据框：

df_filtered=df[(df['DATEHEUREMAX'].dt.hour<11)]
print(df_filtered)

   index        DATEHEUREMAX
1  10:04 2019-06-04 10:04:25

现在你还可以计算行数：

len(df)
#1

【讨论】：

【解决方案2】：

通常我们会这样做

df.index=pd.to_timedelta(df.index+':00')
df.loc[df.index<='11:00:00']
Out[137]: 
                  DATEHEUREMAX
index                         
10:04:00  2019-06-04  10:04:25
sum(df.index<='11:00:00')
Out[138]: 1

【讨论】：