python - 如何根据列名属性对 Pandas 数据框进行切片？

Question

我有一个数据框，其中列名是这样的数据时间对象:

            17:02:00    17:03:00 ...    
2017-09-18  1236.0      463.0   
2017-09-19  791.0       476.0   
2017-09-20  2086.0      988.0   

如何根据伪代码中的列名值选择数据框的一部分:

df_slice = df.column_name >= datetime.time(8, 30) & df.column_name < datetime.time(9, 0)

Answer 1

我认为您需要先通过 to_datetime 将值转换为 times + time然后按条件选择列:

df.columns = pd.to_datetime(df.columns).time

df_slice = df.loc[:, (df.columns >= datetime.time(8, 30)) & 
                     (df.columns < datetime.time(9, 0))]

示例:

print (df)
            17:02:00  08:45:00
2017-09-18    1236.0     463.0
2017-09-19     791.0     476.0
2017-09-20    2086.0     988.0

df.columns = pd.to_datetime(df.columns).time

df_slice = df.loc[:, (df.columns >= datetime.time(8, 30)) & 
                     (df.columns < datetime.time(9, 0))]

print (df_slice)
            08:45:00
2017-09-18     463.0
2017-09-19     476.0
2017-09-20     988.0

感谢 @Zero 简化回答:

df.loc[:, (df.columns > '08:30:00') & (df.columns < '09:00:00')]