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データフレームにループするときの時間（時間と分）を比較する

次のサンプルデータがあります。

custom_date_parser = lambda x:datetime.strptime(x, "%m/%d/%Y %H:%M") 
df = pd.read_csv('sample.csv', index_col = 0, parse_dates = ['date'], date_parser = custom_date_parser)

|         date          | value   |
| -------------------   | --------|
| 2021-12-06 08:30:00   | 100     |
| 2021-12-06 08:35:00   | 150     |
| 2021-12-06 08:40:00   | 120     |
| 2021-12-06 08:45:00   | 90      |
| 2021-12-06 08:50:00   | 80      |
...................................
| 2021-12-09 08:30:00   | 220     |
| 2021-12-09 08:35:00   | 250     |
| 2021-12-09 08:40:00   | 260     |
| 2021-12-09 08:45:00   | 290     |
| 2021-12-09 08:50:00   | 300     |
 _

DataFrameをループし、時間と分の数が索引列にある場合は 'value'列の数字を 'value'列に印刷します。私は面白いものを試してみました：

for i in df.index:
    if '08:40:00' in [i]:
        print(df.value[i])
 _
pythonpandastimedeltastrptimestrftime
1
kobo

日付フィールドをDateTimeIndexとして設定します。

あなたはそのようなものを使って分を絞り込むことができます。

df['date'] = pd.to_datetime(df['date'])
df = df.set_index('date')
df[df.index.minute == 40] & df[df.index.hour == 8]
 _
1
Aaron Wolmutt

データセットから、date _ _ _ _ _ _ _ _列がDateTime形式であるため、次のように希望の時間を簡単にフィルタリングできます。

>>> df[df['date'].dt.strftime("%H:%M:%S") == '08:40:00']
    date                    value
2   2021-12-06 08:40:00     120
7   2021-12-09 08:40:00     260
 _
1
tlentali