python - 在指定的时间戳切片 pandas.Series

Question

我正在尝试在指定的时间戳对 pandas.Series 进行切片。从其他 SO 问题中，我得到了以下工作流程:

import pandas as pd
x = ... # some time data
y = ... # some value data

lower_limit_x = pd.to_datetime(x.index) >= pd.to_datetime('2019-01-23 20:59:04')
upper_limit_x = pd.to_datetime(x.index) <= pd.to_datetime('2019-01-23 21:37:44')

lower_limit_y = pd.to_datetime(y.index) >= pd.to_datetime('2019-01-23 20:59:04')
upper_limit_y = pd.to_datetime(y.index) <= pd.to_datetime('2019-01-23 21:37:44')

mask_x = lower_limit_x & upper_limit_x
mask_y = lower_limit_y & upper_limit_y

sliced_x = x[mask_x]
sliced_y = y[mask_y]

但是，如果我从以下数据集开始，该数据集的跨度约为。 2019-01-23 20:45 至 2019-01-23 04:00:

结果数据似乎是空的。如果我这样做

sliced_y.values

结果为空。

如何按时间戳成功分割数据？

Answer 1

您可以创建单个数据框，然后使用 loc访问者:

df = pd.DataFrame(y.values, index=x.values)

sliced_df = df.loc['2019-01-23 20:59:04': '2019-01-23 21:37:44']

sliced_df 现在是单个数据框，您可以按如下方式访问您的 x 和 y 坐标:

sliced_times = sliced_df.index
sliced_values = sliced_df.iloc[:, 0].values