我正在下载延长时间（从美国东部标准时间凌晨 4 点到晚上 8 点）的市场盘中数据点。我需要摆脱每天延长的工作时间，只保留上午 9:30 到下午 4 点之间的条目。
数据样本：
time,...
2018-11-13 04:05,...
2018-11-13 07:05,...
2018-11-13 08:05,...
2018-11-13 09:00,...
2018-11-13 10:00,...
...
2018-11-13 15:00,...
2018-11-13 16:00,...
2018-11-13 17:00,...
2018-11-13 18:00,...
2018-11-13 19:00,...
2018-11-13 20:00,...
因此，对于“时间”列，我只需要保留大于 9:30 且小于 16:00（每天）的条目。
如何过滤掉？
谢谢
【问题讨论】：
您可以使用.between_time。如果您的数据框如下所示：
time col
0 2018-11-13 04:05 a
1 2018-11-13 07:05 b
2 2018-11-13 08:05 c
3 2018-11-13 09:00 d
4 2018-11-13 10:00 e
5 2018-11-13 15:00 f
6 2018-11-13 16:00 g
7 2018-11-13 17:00 h
8 2018-11-13 18:00 i
9 2018-11-13 19:00 j
10 2018-11-13 20:00 k
然后：
df['time'] = pd.to_datetime(df['time'])
df = df.set_index('time')
print( df.between_time('09:30', '16:00') )
打印：
col
time
2018-11-13 10:00:00 e
2018-11-13 15:00:00 f
2018-11-13 16:00:00 g
【讨论】：
df.groupby(df.index.date).apply(lambda x: x.between_time('09:30','16:00')) 以防万一他需要找到多天的时间范围？
其他用户here已经给出了这个问题的答案。
你必须使用df.between_time(from, to)。这是一个代码示例：
import pandas as pd
df = pd.read_csv(path_to_your_file) # or use another way to read / create dataframe
df.between_time('9:30', '16:00')
【讨论】：
您可以从日期中获取时间，然后只需检查时间并使用 true 查询时间
format = "%H:%M"
df = df.loc[df['time'].dt.time>day.strftime("9:30", format) and df['time'].dt.time<day.strftime("16:00", format)]
【讨论】：
df['time'] = pd.to_datetime(df['time'])
df.set_index('time', inplace=True)
df.loc['2018-11-13 09:30':'2018-11-13 16:00']
【讨论】：