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我有一个 DataFrame,其中列是按月的 PeriodIndex,如下所示:
df = pd.DataFrame(np.random.randn(3,4), index = np.arange(3), columns = pd.period_range('2015-01', freq = 'M', periods = 4))
2015-01 2015-02 2015-03 2015-04
0 -1.459943 -1.572013 2.977714 -0.067696
1 -1.545259 -0.570757 0.133756 -1.231192
2 0.498197 -0.555625 0.174545 0.371475
我可以选择列的子集,如下所示:
testdf[[pd.Period('2015-01'),pd.Period('2015-03')]]
2015-01 2015-03
0 -1.459943 2.977714
1 -1.545259 0.133756
2 0.498197 0.174545
但是,当谈到切片以获取例如从“2015-01”到“2015-03”的所有月份时,我对所需的语法感到困惑。我尝试了各种迭代都没有运气。
例如:
df[pd.Period('2015-01'):pd.Period('2015-03')]
df['2015-01':'2015-03']
所有这些都不起作用。
如何对这个 PeriodIndex 进行切片?
最佳答案
使用 .ix
为列选择 arg 传递切片:
In [9]:
df.ix[:,pd.Period('2015-01'):pd.Period('2015-03')]
Out[9]:
2015-01 2015-02 2015-03
0 0.046028 -0.298445 0.908185
1 -0.955049 -1.420290 1.632564
2 0.848906 0.089553 0.551265
关于python - 选择和切片属于 PeriodIndex 的列,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/36082934/
我可以像这样创建季度和月度 PeriodIndex: idx = pd.PeriodIndex(year=[2000, 2001], quarter=[1,2], freq="Q") # quarte
我的数据框的列为季度(PeriodIndex) - 例如。 2010 年第一季度、2010 年第二季度。此外,还有多个同名列,因为我已将每月数据转换为季度数据。我想要从 2011 年第 1 季度开始的
我正在尝试使用重新采样周期的初始值,以便与 first() 和 last() 一起使用。例如,我从每日数据开始,然后重新采样为每月数据: df.resample('M', kind='period')
我有一个 DataFrame,其中列是按月的 PeriodIndex,如下所示: df = pd.DataFrame(np.random.randn(3,4), index = np.arange(3
Pandas Series.to_json()函数在使用 PeriodIndex 时创建不可读的 JSON。 发生的错误是:json.decoder.JSONDecodeError: Expectin
我正在尝试获取多索引数据框中的最后一个可行日期: ix = pd.MultiIndex.from_product([["a"], pd.PeriodIndex(start="2017-01", end
我希望使用 periodIndex 系列并创建一个新系列,以“yyyy/yy”格式显示当前财政年度。例如,以英国财政年度为例 -> 01/04 至 31/03。 df = pd.DataFrame
pandas.PeriodIndex 上的文档举如下构造示例: >>> idx = PeriodIndex(year=year_arr, quarter=q_arr) 并指定这两个参数的类型: yea
我有一个关于将 tseries.period.PeriodIndex 转换为日期时间的问题。 我有一个如下所示的 DataFrame: colors count
我在绘制具有 PeriodIndex 的 pandas 数据框时遇到问题。 我的数据存在差距,我希望实现以下目标: 间隙应保持间隙,不进行插值; 由于每个值在整个时间段内都有效,因此该值应在整个时间段
在 DataFrame 上使用 panda 的 resample 函数以将刻度数据转换为 OHLCV 时,遇到重采样错误。 我们应该如何解决这个错误? data = pd.read_csv('tick
我正在处理一些组织为带有 MultiIndex 的 df 的财务数据。包含股票代码和日期以及包含返回的列。我想知道是否应该将索引转换为 PeriodIndex而不是 DateTimeIndex因为返回
我正在尝试将 2 个数据帧合并在一起。具有讽刺意味的是,它们最初是同一个数据框的一部分,但我正在迈出一小步——有时是在错误的方向上。第 1 帧看起来像这样: Int64Index: 10730 ent
我在 Python 中有一个 pandas 数据框,其中有一列如下: df.Timestamp ... .................. 129 2018-09-12 21:40:00
我正在尝试对常用的航空公司乘客数据集运行基本的season_decompose,该数据集以以下行开头: Month 1949-02 4.770685 1949-03 4.882802 19
我有一些要分析的订单数据。 目前感兴趣的是:哪个SKU在哪个月被购买的频率? 这里有一个小例子: import datetime import pandas as pd import numpy as
我在 pandas 中有这个数据框 key date story_point Story point 0 SOF-15
file_location3 = "F:/python/course1_downloads/City_Zhvi_AllHomes.csv" housing = pd.read_csv(file_loc
请帮帮我。我想基于 1D 重新采样。我有以下格式的数据。我想在 Pandas 中使用重采样。 我想根据日期和产品重新采样并填充缺失值。 但我一直犯这个错误:我尝试了 5 个选项,错误只在“instan
我是一名优秀的程序员,十分优秀!