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我有一个像这样的数据框。
value estimated \
dttm_timezone
2011-12-31 20:10:00 10.7891 0
2011-12-31 20:15:00 11.2060 0
2011-12-31 20:20:00 19.9975 0
2011-12-31 20:25:00 15.9975 0
2011-12-31 20:30:00 10.9975 0
2011-12-31 20:35:00 13.9975 0
2011-12-31 20:40:00 15.9975 0
2011-12-31 20:45:00 11.7891 0
2011-12-31 20:50:00 10.9975 0
2011-12-31 20:55:00 10.3933 0
通过使用dttm_timezone列信息,我想提取天或周或一个时间内的所有行月。
我有1年的数据,所以如果我选择天作为持续时间,我应该单独提取365天的数据,如果我选择月份,那么我应该单独提取12个月的数据。
我怎样才能实现这个目标?
最佳答案
让我们使用
import pandas as pd
import numpy as np
tidx = pd.date_range('2010-01-01', '2014-12-31', freq='H', name='dtime')
np.random.seed([3,1415])
df = pd.DataFrame(np.random.rand(len(tidx)), tidx, ['value'])
您可以像这样限制为'2010'
:
df['2010']
或者
df[df.index.year == 2010]
您可以通过以下方式限制特定月份:
df['2010-04']
或所有四月:
df[df.index.month == 4]
您可以限制为特定日期:
df['2010-04-28']
所有下午 1:00:
df[df.index.hour == 13]
日期范围:
df['2011':'2013']
或
df['2011-01-01':'2013-06-30']
有很多方法可以做到这一点:
df.loc[(df.index.month == 11) & (df.index.hour == 22)]
链接 ---> The list can go on and on. Please read the docs <---链接
关于python - Pandas:如何提取一段时间内的行?,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/37739405/
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