我上面的数据帧(片段),并希望建立一个新的数据帧这是一个有条件的选择,我只保留带有时间戳记,与之前的时间行15:00:00。
我还是有点新的大熊猫/ Python和一直停留在这一段时间:(
我上面的数据帧(片段),并希望建立一个新的数据帧这是一个有条件的选择,我只保留带有时间戳记,与之前的时间行15:00:00。
我还是有点新的大熊猫/ Python和一直停留在这一段时间:(
您可以检查日期列的时间和使用它的子集:
df['date'] = pd.to_datetime(df['date']) # optional if the date column is of datetime type
df[df.date.dt.hour < 15]
这也工作!大! –
您可以使用DataFrame.between_time
:
start = pd.to_datetime('2015-02-24 11:00')
rng = pd.date_range(start, periods=10, freq='14h')
df = pd.DataFrame({'Date': rng, 'a': range(10)})
print (df)
Date a
0 2015-02-24 11:00:00 0
1 2015-02-25 01:00:00 1
2 2015-02-25 15:00:00 2
3 2015-02-26 05:00:00 3
4 2015-02-26 19:00:00 4
5 2015-02-27 09:00:00 5
6 2015-02-27 23:00:00 6
7 2015-02-28 13:00:00 7
8 2015-03-01 03:00:00 8
9 2015-03-01 17:00:00 9
df = df.set_index('Date').between_time('00:00:00', '15:00:00')
print (df)
a
Date
2015-02-24 11:00:00 0
2015-02-25 01:00:00 1
2015-02-25 15:00:00 2
2015-02-26 05:00:00 3
2015-02-27 09:00:00 5
2015-02-28 13:00:00 7
2015-03-01 03:00:00 8
如果需要排除15:00:00
附加参数include_end=False
:
df = df.set_index('Date').between_time('00:00:00', '15:00:00', include_end=False)
print (df)
a
Date
2015-02-24 11:00:00 0
2015-02-25 01:00:00 1
2015-02-26 05:00:00 3
2015-02-27 09:00:00 5
2015-02-28 13:00:00 7
2015-03-01 03:00:00 8
非常感谢!这工作像一个魅力:) –
如果我或另一个答案是有帮助的,不要忘记[接受](http://meta.stackexchange.com/a/5235/295067)它。谢谢。 – jezrael
请发布数据本身,而不是它的照片。 – Abdou