python - 在 MultiIndex 上使用 between_time()？

Question

假设我有一个带有 MultiIndex 的 DataFrame，如下所示:

                             col  col  col  col ...
tstp                    pkt                                                   
2016-04-14 04:05:32.321 0    ...  ...  ...  ...
                        25   ...  ...  ...  ...
2016-04-14 04:05:32.322 1    ...  ...  ...  ...   
                        26   ...  ...  ...  ...  
2016-04-14 04:05:32.374 2    ...  ...  ...  ...
...

一旦我确定 beg和 end , 我想用 df[].between_time(beg,end)从 DataFrame 中获取相关行。唯一的问题是， .between_time(beg,end)似乎只适用于 DateTimeIndex:

*** TypeError: Index must be DatetimeIndex

或者是通过 xs() 执行此操作的更合适的方法?

df.xs(slice(beg,end),level='tstp')

Answer 1

有多种方法可以获得您想要的结果:

选项1

可能最好的方法是使用 DataFrame.loc 直接索引到 MutliIndex :

df.loc[beg:end]

选项 2

如果您需要使用 between_time , 你可以 unstack将第二级索引取出，然后使用 between_time最后 stack第二层回:

df.unstack().between_time(beg,end).stack()

选项 3

正如 IanS 提到的， xs会给你一个类似的结果:

df.xs(slice(beg,end),level='tstp')

结论

第一个选项似乎最干净，也是最快的:

>>> timeit df.loc[beg:end]
1000 loops, best of 3: 317 µs per loop

>>> timeit df.unstack().between_time(beg,end).stack()
100 loops, best of 3: 3.35 ms per loop

>>> timeit df.xs(slice(beg,end),level='tstp')
1000 loops, best of 3: 632 µs per loop

Jupyter 笔记本示例 here .