pandas中的多索引（时间序列）切片错误
Posted
tags:
篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了pandas中的多索引（时间序列）切片错误相关的知识，希望对你有一定的参考价值。
我有以下数据帧。日期/时间是多索引索引。当我做这个代码时，
<code>
idx = pd.IndexSlice
print(df_per_wday_temp.loc[idx[:,datetime.time(4, 0, 0): datetime.time(7, 0, 0)]])"
但是我得到了错误'MultiIndex Slicing要求索引完全是lexsorted tuple len（2），lexsort depth（1）'。这可能是索引切片中的错误，但我不知道为什么会发生这种情况。有人可以解决吗？
a b
date time
2018-01-26 19:00:00 25.08 -7.85
19:15:00 24.86 -7.81
19:30:00 24.67 -8.24
19:45:00 NaN -9.32
20:00:00 NaN -8.29
20:15:00 NaN -8.58
20:30:00 NaN -9.48
20:45:00 NaN -8.73
21:00:00 NaN -8.60
21:15:00 NaN -8.70
21:30:00 NaN -8.53
21:45:00 NaN -8.90
22:00:00 NaN -8.55
22:15:00 NaN -8.48
22:30:00 NaN -9.90
22:45:00 NaN -9.70
23:00:00 NaN -8.98
23:15:00 NaN -9.17
23:30:00 NaN -9.07
23:45:00 NaN -9.45
00:00:00 NaN -9.64
00:15:00 NaN -10.08
00:30:00 NaN -8.87
00:45:00 NaN -9.91
01:00:00 NaN -9.91
01:15:00 NaN -9.93
01:30:00 NaN -9.55
01:45:00 NaN -9.51
02:00:00 NaN -9.75
02:15:00 NaN -9.44
... ... ...
03:45:00 NaN -9.28
04:00:00 NaN -9.96
04:15:00 NaN -10.19
04:30:00 NaN -10.20
04:45:00 NaN -9.85
05:00:00 NaN -10.33
05:15:00 NaN -10.18
05:30:00 NaN -10.81
05:45:00 NaN -10.51
06:00:00 NaN -10.41
06:15:00 NaN -10.49
06:30:00 NaN -10.13
06:45:00 NaN -10.36
07:00:00 NaN -10.71
07:15:00 NaN -12.11
07:30:00 NaN -10.76
07:45:00 NaN -10.76
08:00:00 NaN -11.63
08:15:00 NaN -11.18
08:30:00 NaN -10.49
08:45:00 NaN -11.18
09:00:00 NaN -10.67
09:15:00 NaN -10.60
09:30:00 NaN -10.36
09:45:00 NaN -9.39
10:00:00 NaN -9.77
10:15:00 NaN -9.54
10:30:00 NaN -8.99
10:45:00 NaN -9.01
11:00:00 NaN -10.01
提前致谢
答案
如果不可能排序索引，则需要通过boolean indexing创建布尔掩码和过滤器：
from datetime import time
mask = df1.index.get_level_values(1).to_series().between(time(4, 0, 0), time(7, 0, 0)).values
df = df1[mask]
print (df)
a b
date time
2018-01-26 04:00:00 NaN -9.96
04:15:00 NaN -10.19
04:30:00 NaN -10.20
04:45:00 NaN -9.85
05:00:00 NaN -10.33
05:15:00 NaN -10.18
05:30:00 NaN -10.81
以上是关于pandas中的多索引（时间序列）切片错误的主要内容，如果未能解决你的问题，请参考以下文章