python pandas 时间序列选择一年中的某一天

Question

我想从数据框中选择一年中特定日期的数据。到目前为止，这是我所拥有的一个最小示例。

import pandas as pd
from datetime import datetime 
from datetime import timedelta
import numpy.random as npr 
rng = pd.date_range('1/1/1990', periods=365*10, freq='D')
df1 = pd.DataFrame(npr.randn(len(rng)), index=rng)
print df1

生成:

                   0
1990-01-01 -0.032601
1990-01-02 -0.496401
1990-01-03  0.444490

等现在我列出了要提取的日期。我之前在 Pandas 中使用过它，但我怀疑这不是获取特定日期值的最佳方式。无论如何，

td = timedelta(days=31)
dr = pd.date_range(datetime(1990,12,31)+td,datetime(2000,12,31),
                    freq=pd.DateOffset(months=12, days=0))
print dr

这当然会产生:

DatetimeIndex(['1991-01-31', '1992-01-31', '1993-01-31', '1994-01-31',
               '1995-01-31', '1996-01-31', '1997-01-31', '1998-01-31',
               '1999-01-31', '2000-01-31'],
dtype='datetime64[ns]', freq='<DateOffset: kwds={'months': 12, 'days': 0}>', tz=None)

当我尝试按日期列表对数据帧进行切片时，我生成了一个错误:

monthly_df1 = df1[dr]

输出:

KeyError: "['1991-01-30T16:00:00.000000000-0800' '1992-01-30T16:00:00.000000000-0800'\n 
'1993-01-30T16:00:00.000000000-0800' '1994-01-30T16:00:00.000000000-0800'\n 
'1995-01-30T16:00:00.000000000-0800' '1996-01-30T16:00:00.000000000-0800'\n 
'1997-01-30T16:00:00.000000000-0800' '1998-01-30T16:00:00.000000000-0800'\n 
'1999-01-30T16:00:00.000000000-0800' '2000-01-30T16:00:00.000000000-0800'] 
not in index"

我认为这里有两个基本问题:(1) 有更好的方法来提取特定日期的年度数据； (2) dataframe 和 date_range 列表中的时间序列不同。我将不胜感激关于这两个问题的信息。谢谢，社区。

Answer 1

您可以使用 .ix 从 df1 中过滤 dr 日期

In [107]: df1.ix[dr]
Out[107]:
                   0
1991-01-31 -1.239096
1992-01-31  0.153730
1993-01-31 -0.685778
1994-01-31  0.132170
1995-01-31  0.154965
1996-01-31  1.800437
1997-01-31  2.725209
1998-01-31 -0.084751
1999-01-31  1.604511
2000-01-31       NaN

甚至 df1.loc[dr] 也能正常工作。

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此外，对于这种情况，您可以只传递这些条件来提取日期

In [108]: df1[(df1.index.month==1) & (df1.index.day==31)]
Out[108]:
                   0
1990-01-31 -0.362652
1991-01-31 -1.239096
1992-01-31  0.153730
1993-01-31 -0.685778
1994-01-31  0.132170
1995-01-31  0.154965
1996-01-31  1.800437
1997-01-31  2.725209
1998-01-31 -0.084751
1999-01-31  1.604511