熊猫读取特定的日期和时间范围CSV数据帧行

我从CSV文件中的数据帧如下，熊猫读取特定的日期和时间范围CSV数据帧行

  TimeStamp 
0  12/7/2017 8:00 
1  12/7/2017 7:00 
2  12/7/2017 6:00 
3  12/7/2017 5:00 
4  12/7/2017 4:00 
5  12/7/2017 3:00 
6  12/7/2017 2:00 
7  12/7/2017 1:00 
8  12/7/2017 0:00 
9  11/7/2017 23:00 
10  11/7/2017 22:00 
... 
9996  3/12/2015 6:00 
9997  3/12/2015 5:00 
9998  3/12/2015 4:00 
9999  3/12/2015 3:00 
Name: TimeStamp, Length: 10000, dtype: object

我试图用Pandas从一个特定的日期和时间范围，例如读取数据，从11/7/2017 8:00到12/7/2017 8:00。

我试过使用Boolean mask,DatetimeIndex和.Between方法，它也读取了该范围以外的数据，并且从2016年到2015年也是如此。这里是我的代码，

import pandas as pd 

eurusd = pd.read_csv('fxhistoricaldata_EURUSD_hour.csv') 
eurusd = eurusd[(eurusd['TimeStamp'] >= '11/7/2017 8:00') & 
(eurusd['TimeStamp'] <= '12/7/2017 8:00')] 

print(eurusd['TimeStamp'])

或使用.between，

eurusd = eurusd[eurusd['TimeStamp'].between('11/7/2017 8:00', '12/7/2017 8:00')]

的结果是这样，

2  12/7/2017 6:00 
3  12/7/2017 5:00 
4  12/7/2017 4:00 
5  12/7/2017 3:00 
6  12/7/2017 2:00 
7  12/7/2017 1:00 
8  12/7/2017 0:00 
23  11/7/2017 9:00 
24  11/7/2017 8:00 
513  12/6/2017 23:00 
514  12/6/2017 22:00 
515  12/6/2017 21:00 
516  12/6/2017 20:00 
517  12/6/2017 19:00 
518  12/6/2017 18:00 
519  12/6/2017 17:00 
520  12/6/2017 16:00 
521  12/6/2017 15:00 
522  12/6/2017 14:00 
523  12/6/2017 13:00 
524  12/6/2017 12:00 
525  12/6/2017 11:00 
     ...  
8827  12/2/2016 5:00 
8828  12/2/2016 4:00 
8829  12/2/2016 3:00 
Name: TimeStamp, Length: 305, dtype: object

谁能帮我纠正我的问题，还是有什么功能可以帮我完成我的任务吗？任何帮助是极大的赞赏！

来源

2017-07-17 Dan

转换timestamp列如'欧元兑美元[ '时间戳'] = pd.to_datetime（EURUSD [ '时间戳']）'和解决方案会奏效。 – shivsn

或对read_csv使用parse_dates = True –

你需要确保eurusd['TimeStamp']是一系列具有D型datetime64[ns]：

eurusd['TimeStamp'] = pd.to_datetime(eurusd['TimeStamp'])

创建布尔型面膜：

mask = (eurusd['TimeStamp'] > start_date) & (eurusd['TimeStamp'] <= end_date)

现在，重新分配（或任何你wa NT与输出做）：

eurusd = eurusd.loc[mask]

来源

2017-07-17 10:07:55

您可以使用日期时间和dateutil库做到这一点：

from dateutil import parser 
from datetime import datetime 

df['TimeStamp'] = df['TimeStamp'].apply(lambda x: parser.parse(x)) 

df[(df['TimeStamp'] < datetime(2017, 12, 7)) & (df['TimeStamp']> datetime(2015, 3, 12))] #or whichever dates you're looking for

来源

2017-07-17 10:07:40 snapcrack

熊猫读取特定的日期和时间范围CSV数据帧行

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