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pandas - 根据时间间隔使用 DatetimeIndex 对 Pandas 数据帧进行切片

转载 作者:行者123 更新时间:2023-12-02 10:38:09 28 4
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我正在努力完成以下任务...

我得到了一个 Pandas 数据框,其中有许多条目,用 DatetimeIndex 进行索引,看起来有点像这样:

bro_df.info()

<class 'bat.log_to_dataframe.LogToDataFrame'>
DatetimeIndex: 3596641 entries, 2017-12-14 13:52:01.633070 to 2018-01-03 09:59:53.108566
Data columns (total 20 columns):
conn_state object
duration timedelta64[ns]
history object
id.orig_h object
id.orig_p int64
id.resp_h object
id.resp_p int64
local_orig bool
local_resp bool
missed_bytes int64
orig_bytes int64
orig_ip_bytes int64
orig_pkts int64
proto object
resp_bytes int64
resp_ip_bytes int64
resp_pkts int64
service object
tunnel_parents object
uid object
dtypes: bool(2), int64(9), object(8), timedelta64[ns](1)
memory usage: 528.2+ MB

我感兴趣的是获取该数据的一部分,该数据采用最后一个条目,在本例中为 2018-01-03 09:59:53.108566',然后从中减去一个小时。这应该会给我最后几个小时的条目值(value)。

到目前为止我尝试做的事情如下:

last_entry = bro_df.index[-1:]
first_entry = last_entry - pd.Timedelta('1 hour')

这给了我在我看来相当正确的值,如下:

print(first_entry)
print(last_entry)

DatetimeIndex(['2018-01-03 08:59:53.108566'], dtype='datetime64[ns]', name='ts', freq=None)
DatetimeIndex(['2018-01-03 09:59:53.108566'], dtype='datetime64[ns]', name='ts', freq=None)

可悲的是,这也是我陷入困境的地方。我已经尝试了 bro_df.loc 和 bro_df.iloc 等各种方法,但我得到的只是数据类型的不同错误,而不是索引等。这让我认为我可能需要将first_entry、last_entry 变量转换为另一种类型?

或者我可能会像往常一样吠叫完全错误的树。

任何帮助或指导将不胜感激。

干杯,迈克

最佳答案

看来您需要通过索引[0]创建标量并通过loc选择:

df = bro_df.loc[first_entry[0]: last_entry[0]]

或按 exact indexing 选择:

df = bro_df[first_entry[0]: last_entry[0]]

示例:

rng = pd.date_range('2017-04-03', periods=10, freq='2H 24T')
bro_df = pd.DataFrame({'a': range(10)}, index=rng)
print (bro_df)
a
2017-04-03 00:00:00 0
2017-04-03 02:24:00 1
2017-04-03 04:48:00 2
2017-04-03 07:12:00 3
2017-04-03 09:36:00 4
2017-04-03 12:00:00 5
2017-04-03 14:24:00 6
2017-04-03 16:48:00 7
2017-04-03 19:12:00 8
2017-04-03 21:36:00 9
<小时/>
last_entry = bro_df.index[-1:]
first_entry = last_entry - pd.Timedelta('3 hour')
print (last_entry)
DatetimeIndex(['2017-04-03 21:36:00'], dtype='datetime64[ns]', freq='144T')

print (first_entry)
DatetimeIndex(['2017-04-03 18:36:00'], dtype='datetime64[ns]', freq=None)

print (last_entry[0])
2017-04-03 21:36:00

print (first_entry[0])
2017-04-03 18:36:00

df = bro_df.loc[first_entry[0]: last_entry[0]]
print (df)
a
2017-04-03 19:12:00 8
2017-04-03 21:36:00 9

df1 = bro_df[first_entry[0]: last_entry[0]]
print (df1)
a
2017-04-03 19:12:00 8
2017-04-03 21:36:00 9

关于pandas - 根据时间间隔使用 DatetimeIndex 对 Pandas 数据帧进行切片,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/48110421/

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