python - 使用日期时间索引或列查询 Python Pandas DataFrame

Question

所以，我是 Pandas 包的新手。
我正在对 ETF 的策略进行一些回溯测试，我需要对 Pandas Dataframe 进行大量查询。

所以假设我是这两个 DataFrame，df 和 df1，唯一的区别是:
df 有日期时间索引，而 df1 有时间戳作为一列和一个整数索引

In[104]: df.head()
Out[104]: 

                       high     low    open   close   volume  openInterest
2007-04-24 09:31:00  148.28  148.12  148.23  148.15  2304400        341400
2007-04-24 09:32:00  148.21  148.14  148.14  148.19  2753500        449100
2007-04-24 09:33:00  148.24  148.13  148.18  148.14  2863400        109900
2007-04-24 09:34:00  148.18  148.12  148.13  148.16  3118287        254887
2007-04-24 09:35:00  148.17  148.14  148.16  148.16  3202112         83825

In[105]: df1.head()
Out[105]: 

                dates    high     low    open   close   volume  openInterest
0 2007-04-24 09:31:00  148.28  148.12  148.23  148.15  2304400        341400
1 2007-04-24 09:32:00  148.21  148.14  148.14  148.19  2753500        449100
2 2007-04-24 09:33:00  148.24  148.13  148.18  148.14  2863400        109900
3 2007-04-24 09:34:00  148.18  148.12  148.13  148.16  3118287        254887
4 2007-04-24 09:35:00  148.17  148.14  148.16  148.16  3202112         83825

所以我测试了一下查询速度:

In[100]: %timeit df1[(df1['dates'] >= '2015-11-17') & (df1['dates'] < '2015-11-18')]
%timeit df.loc[(df.index >= '2015-11-17') & (df.index < '2015-11-18')]
%timeit df.loc['2015-11-17']
100 loops, best of 3: 4.67 ms per loop
100 loops, best of 3: 3.14 ms per loop
1 loop, best of 3: 259 ms per loop

令我惊讶的是，使用 Pandas 内置的逻辑实际上是最慢的:

df.loc['2015-11-17']

有谁知道这是为什么？
有没有关于查询 Pandas DataFrame 的最有效方法的文档或博客？

Answer 1

如果我是你，我会使用更简单的方法:

df['2015-11-17']  

在我看来，这比使用 .loc[] 更像是“ Pandas 逻辑”对于单个日期。我猜它也更快。

对一分钟的 OHLC 数据帧进行测试:

%timeit df.loc[(df.index >= '2015-11-17') & (df.index < '2015-11-18')]
%timeit df.loc['2015-11-17']
%timeit df['2015-11-17']

100 loops, best of 3: 13.8 ms per loop
1 loop, best of 3: 1.39 s per loop
1000 loops, best of 3: 486 us per loop