根据“小时”日期时间选择 Pandas 数据框行

Posted 2023-03-10

【中文标题】根据“小时”日期时间选择 Pandas 数据框行

【英文标题】：Select Pandas dataframe rows based on 'hour' datetime

【发布时间】：2019-07-14 11:15:09

【问题描述】：

我有一个带有 datetime.time 类型的列“DateTimes”的 pandas 数据框“df”。

该列的条目是一天中的几个小时：

00:00:00
.
.
.
23:59:00

秒被跳过，以分钟为单位。

如何按小时选择行，例如 00:00:00 和 00:01:00 之间的行？

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如果我试试这个：

df.between_time('00:00:00', '00:00:10')

我收到一个错误，即索引必须是 DateTimeIndex。

我这样设置索引：

df=df.set_index(keys='DateTime')

但我得到同样的错误。

我似乎也无法让 'loc' 工作。有什么建议吗？

【参考方案1】：

这是您尝试做的工作示例：

times = pd.date_range('3/6/2012 00:00', periods=100, freq='S', tz='UTC')
df = pd.DataFrame(np.random.randint(10, size=(100,1)), index=times)
df.between_time('00:00:00', '00:00:30')

注意索引必须是 DatetimeIndex 类型。

我了解您的日期/时间有一个专栏。问题可能是您的列不是这种类型，因此您必须先转换它，然后再将其设置为索引：

# Method A
df.set_index(pd.to_datetime(df['column_name'], drop=True)

# Method B
df.index = pd.to_datetime(df['column_name'])
df = df.drop('col', axis=1)

（只有在设置为索引后要删除原始列时才需要删除）

【讨论】：

谢谢，效果很好，因为我已经转换为 datetime.time 我在转换回 datetime 时遇到了问题，但我解决了。

【参考方案2】：

查看以下链接： 将列转换为日期类型：Convert DataFrame column type from string to datetime 按日期过滤数据框：Filtering Pandas DataFrames on dates 希望对你有帮助

【讨论】：

谢谢，我的数据已经转换为日期时间，特别是 datetime.time。我已经阅读了第二个链接，但是他们对“loc”所做的事情在我的情况下似乎不起作用，而且讨论主要围绕日期，而不是时间，我很难从他们所说的与我的上下文。