python Pandas : How to slice dataframe using 13 digit timestamp

Question

我有以下数据框:

              DateTime                   Seq
timestamp
1475504294990,10/03/2016 10:18:14:990000,2123847
1475504446660,10/03/2016 10:20:46:660000,2123908
1475504524410,10/03/2016 10:22:04:410000,2123953
1475504848100,10/03/2016 10:27:28:100000,2124067
1475504940530,10/03/2016 10:29:00:530000,2124126

我想使用开始和结束时间戳来分割这个数据帧

start = 1475504446660
end = 1475504848100
print df[start:end]
              DateTime                   Seq
timestamp
1475504446660,10/03/2016 10:20:46:660000,2123908
1475504524410,10/03/2016 10:22:04:410000,2123953
1475504848100,10/03/2016 10:27:28:100000,2124067

但是，我收到了这个错误:

IndexError: failed to coerce slice entry of type long to integer

我尝试使用 df[int(start):int(end)]，仍然出现同样的错误

Answer 1

要切片，您必须将时间戳定义为索引，并使用 loc 执行标签索引(否则整数索引的位置和标签索引之间存在歧义)。

df = df.set_index('timestamp')
df.loc[start:end]

#                                  DateTime      Seq
# timestamp                                         
# 1475504446660  10/03/2016 10:20:46:660000  2123908
# 1475504524410  10/03/2016 10:22:04:410000  2123953
# 1475504848100  10/03/2016 10:27:28:100000  2124067

默认情况下，对于 integer 索引，索引是按位置而不是按标签进行的，请参见本例中的结果。

df[0:2] # equivalent to df.iloc[0:2]

#                                  DateTime      Seq
# timestamp                                         
# 1475504294990  10/03/2016 10:18:14:990000  2123847
# 1475504446660  10/03/2016 10:20:46:660000  2123908

注意事项

如果您不想将 timestamp 定义为索引，您可以使用此语法获得相同的结果。

df.query('@start <= timestamp <= @end')

#        timestamp                    DateTime      Seq
# 1  1475504446660  10/03/2016 10:20:46:660000  2123908
# 2  1475504524410  10/03/2016 10:22:04:410000  2123953
# 3  1475504848100  10/03/2016 10:27:28:100000  2124067