python-3.x - 如何切片pandas.DatetimeIndex？

Question

在 '2019-01-08' 之间获取日期的最佳方法是什么？和 '2019-01-16' ，来自 pandas.DatetimeIndex对象 dti如下构造？理想情况下，一些简洁的语法，如 dti['2019-01-08':'2019-01-16'] ?

import pandas as pd
dti = pd.bdate_range(start='2019-01-01', end='2019-02-15')

DatetimeIndex(['2019-01-01', '2019-01-02', '2019-01-03', '2019-01-04',
               '2019-01-07', '2019-01-08', '2019-01-09', '2019-01-10',
               '2019-01-11', '2019-01-14', '2019-01-15', '2019-01-16',
               '2019-01-17', '2019-01-18', '2019-01-21', '2019-01-22',
               '2019-01-23', '2019-01-24', '2019-01-25', '2019-01-28',
               '2019-01-29', '2019-01-30', '2019-01-31', '2019-02-01',
               '2019-02-04', '2019-02-05', '2019-02-06', '2019-02-07',
               '2019-02-08', '2019-02-11', '2019-02-12', '2019-02-13',
               '2019-02-14', '2019-02-15'],
              dtype='datetime64[ns]', freq='B')

Answer 1

您可以通过 slice_indexer for DateTimeIndex 来实现pandas.DateTimeIndex.slice_indexer(start, stop, step, [...])它返回日期时间项的索引，以便您可以将其传递给 dti
例子:

dti[dti.slice_indexer("2019-01-07", "2019-01-17")]