Pandas DataFrame krojenie według dnia/godziny/minuty

Mam pandas Dataframe z indeksem datetime, takim jak "RRRR-MM-DD HH: MM: SS".Pandas DataFrame krojenie według dnia/godziny/minuty

Index    Parameter 
2007-05-02 14:14:08  134.8 
2007-05-02 14:14:32  134.8 
2007-05-02 14:14:41  134.8 
2007-05-02 14:14:53  134.8 
2007-05-02 14:15:01  134.8 
2007-05-02 14:15:09  134.8 
...... 
2007-05-30 23:08:02  105.9 
2007-05-30 23:18:02  105.9 
2007-05-30 23:28:02  105.9 
2007-05-30 23:38:03  105.8

Jest to możliwe, aby uzyskać pokroić na DataFrame przez rok lub miesiąc df['2007']df['2007-05']?

Ale kiedy próbowałem pokroić DataFrame na dzień, na przykład df['2007-05-02'], mam błąd:

KeyError: < Timestamp: 2007-02-05 00:00:00.

używam wersji pandy 8.0.1. Czy można dzielić DataFrame z mniejszą częstotliwością niż rok lub miesiąc? Na przykład według dnia lub godziny?

Źródło

2012-10-16 Vitali Molchan

Ciekawe, indeksowanie przez rok lub rok-miesiąc ma inny problem niż przez rok-miesiąc-dzień. W przypadku roku-miesiąca-dnia uwzględnia się tylko znaczniki czasu z H: M: S = 0: 0: 0. BTW Przypuszczam, że pracujesz w Serii, a nie w DataFrame. –

użyć df.ix[x:y] gdzie x i y są obiektami datetime.

Przykład:

In [117]: frame.index.summary() 
Out[117]: 'DatetimeIndex: 6312960 entries, 2000-04-05 00:01:00 to 2012-04-06 00:00:00\nFreq: T' 


In [118]: x=datetime(2001, 4, 5, 0, 1) 

In [119]: y=datetime(2001, 4, 5, 0, 5) 

In [120]: print frame.ix[x:y] 
        radiation  tamb 
2001-04-05 00:01:00 67.958873 8.077386 
2001-04-05 00:02:00 50.801294 0.731453 
2001-04-05 00:03:00 16.042035 6.944998 
2001-04-05 00:04:00 5.678343 9.728967 
2001-04-05 00:05:00 72.551601 7.652942

można też to zrobić:

In [121]: print frame.ix[x] 
radiation 67.958873 
tamb   8.077386 
Name: 2001-04-05 00:01:00

Źródło

2012-10-16 08:16:51 root

tak, ale czy można tego dokonać bez "uderzenia" dokładnego punktu indeksu? Na przykład. jeśli seria zaczyna się od 2007-05-02 14:14:08, indeksowanie z 'x = pd.Timestamp ('2007-05-02 14:00:00')' nadal podnosi 'KeyError'. – metakermit

Ach, OK, udało się to zrobić za pomocą 's.between_time (x, y)'. – metakermit

Pandas DataFrame krojenie według dnia/godziny/minuty

Odpowiedz

Powiązane problemy