python - Pandas :如何在毫秒间使用 between_time？

Question

考虑一下:

import pandas as pd
import numpy as np

idx2=[pd.to_datetime('2016-08-31 22:08:12.000'), 
     pd.to_datetime('2016-08-31 22:08:12.200'),
     pd.to_datetime('2016-08-31 22:08:12.400')]

test=pd.DataFrame({'value':[1,1,3], 'groups' : ['A',np.NaN,'A']},index=idx2)
    test
Out[27]: 
                        groups  value
2016-08-31 22:08:12.000      A      1
2016-08-31 22:08:12.200    NaN      1
2016-08-31 22:08:12.400      A      3

我只需要保留 22:08:12.200 和 22:08:12.400 之间的数据，所以我很自然地使用 between_time:

test.between_time('22:08:12.200','22:08:12.400')

给予

ValueError: Cannot convert arg ['22:08:12.200'] to a time

这里有什么问题？如何根据时间和毫秒信息对我的 dataframe 进行切片？

Answer 1

我不确定为什么直接字符串不起作用，但它看起来与来自字符串的 datetime 的时间转换有关。但是您可以通过显式转换为 time 来解决问题:

代码:

test.between_time(*pd.to_datetime(['22:08:12.200', '22:08:12.400']).time)

测试代码:

import pandas as pd
import numpy as np

idx2 = [
    pd.to_datetime('2016-08-31 22:08:12.000'),
    pd.to_datetime('2016-08-31 22:08:12.200'),
    pd.to_datetime('2016-08-31 22:08:12.400')]

test = pd.DataFrame(
    {'value': [1, 1, 3], 'groups': ['A', np.NaN, 'A']}, index=idx2)

print(test.between_time(
    *pd.to_datetime(['22:08:12.200', '22:08:12.400']).time))

结果:

                        groups  value
2016-08-31 22:08:12.200    NaN      1
2016-08-31 22:08:12.400      A      3