Pandas：选择周日 23:00-周五 23:00 之间的数据（1 年跨度）答案

【问题标题】：Pandas: Select data between Sunday 23:00-Friday 23:00 (1 year span)Pandas：选择周日 23:00-周五 23:00 之间的数据（1 年跨度）
【发布时间】：2016-10-14 03:19:47
【问题描述】：

我有跨越整个 2015 年的以分钟为单位的欧元兑美元汇率时间序列，包括非交易日（例如周末），其中时间序列值在整个非交易期间重复。

我需要通过仅选择周日 23:00 pm 和周五 23:00 pm 之间的数据来丢弃这些时间段。

我还没有找到 Pandas 的解决方案（我知道如何在一天内的时间之间进行选择，并在几天之间进行选择）。我可以简单地将时间移动 1 小时，然后只选择工作日，但这是一个次优的解决方案。

知道如何实现这一目标吗？

数据示例：

Local time,              Open,    High,    Low,     Close,   Volume
02.01.2015 22:58:00.000, 1.20008, 1.20016, 1.20006, 1.20009, 119.84
02.01.2015 22:59:00.000, 1.20009, 1.20018, 1.20004, 1.20017, 40.61
02.01.2015 23:00:00.000, 1.20017, 1.20017, 1.20017, 1.20017, 0
02.01.2015 23:01:00.000, 1.20017, 1.20017, 1.20017, 1.20017, 0
...
04.01.2015 22:58:00.000, 1.20017, 1.20017, 1.20017, 1.20017, 0
04.01.2015 22:59:00.000, 1.20017, 1.20017, 1.20017, 1.20017, 0
04.01.2015 23:00:00.000, 1.19495, 1.19506, 1.19358, 1.19410, 109.4
04.01.2015 23:01:00.000, 1.19408, 1.19414, 1.19052, 1.19123, 108.12
...

【问题讨论】：

标签： python datetime pandas time-series datetimeindex

【解决方案1】：

考虑pd.DataFramedf和pd.tseries.index.DatetimeIndextidx

tidx = pd.date_range('2010-01-01', '2011-01-01', freq='H')
df = pd.DataFrame(np.ones((tidx.shape[0], 2)), tidx, columns=list('AB'))

我们可以构造一系列要过滤的值

day_hour = (((tidx.weekday + 1) % 7) * 100) + tidx.hour

确定哪些值在星期五 23:00 之前

before_friday = day_hour <= 523

周日 23:00 之后

after_sunday = day_hour >= 23

根据上述条件过滤我们的df

df[before_friday & after_sunday]

【讨论】：

感谢 piRSquared，这似乎是一个很好的解决方案，但它适用于每小时数据，所以我修改了以下内容：
tidx = pd.date_range('2015-01-01', '2016-01-01', freq='1min') before_friday = day_hour
这适用于您的虚拟数组 df2 = pd.DataFrame(np.ones((tidx.shape[0], 2)), tidx, columns=list('AB')) 但在我的原始数组我有以下问题：“ValueError: Item wrong length 525601 instead of 525540.”
为多个 cmets 道歉，但我仍然是 StackOverflow 新手（按下回车键转到下一行，而是发布了评论），它没有为我提供编辑按钮。
老实说，我不介意多个 cmets。