私のPandasデータフレームフレームは次のようになります
1. 2013-10-09 09:00:05
2. 2013-10-09 09:05:00
3. 2013-10-09 10:00:00
4. ............
5. ............
6. ............
7. 2013-10-10 09:00:05
8. 2013-10-10 09:05:00
9. 2013-10-10 10:00:00
9時間から10時間の間にデータが必要です...誰かがこのような作業をしたことがあるなら、それは本当に役に立ちます。
In [7]: index = date_range('20131009 08:30','20131010 10:05',freq='5T')
In [8]: df = DataFrame(randn(len(index),2),columns=list('AB'),index=index)
In [9]: df
Out[9]:
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
DatetimeIndex: 308 entries, 2013-10-09 08:30:00 to 2013-10-10 10:05:00
Freq: 5T
Data columns (total 2 columns):
A 308 non-null values
B 308 non-null values
dtypes: float64(2)
In [10]: df.between_time('9:00','10:00')
Out[10]:
A B
2013-10-09 09:00:00 -0.664639 1.597453
2013-10-09 09:05:00 1.197290 -0.500621
2013-10-09 09:10:00 1.470186 -0.963553
2013-10-09 09:15:00 0.181314 -0.242415
2013-10-09 09:20:00 0.969427 -1.156609
2013-10-09 09:25:00 0.261473 0.413926
2013-10-09 09:30:00 -0.003698 0.054953
2013-10-09 09:35:00 0.418147 -0.417291
2013-10-09 09:40:00 0.413565 -1.096234
2013-10-09 09:45:00 0.460293 1.200277
2013-10-09 09:50:00 -0.702444 -0.041597
2013-10-09 09:55:00 0.548385 -0.832382
2013-10-09 10:00:00 -0.526582 0.758378
2013-10-10 09:00:00 0.926738 0.178204
2013-10-10 09:05:00 -1.178534 0.184205
2013-10-10 09:10:00 1.408258 0.948526
2013-10-10 09:15:00 0.523318 0.327390
2013-10-10 09:20:00 -0.193174 0.863294
2013-10-10 09:25:00 1.355610 -2.160864
2013-10-10 09:30:00 1.930622 0.174683
2013-10-10 09:35:00 0.273551 0.870682
2013-10-10 09:40:00 0.974756 -0.327763
2013-10-10 09:45:00 1.808285 0.080267
2013-10-10 09:50:00 0.842119 0.368689
2013-10-10 09:55:00 1.065585 0.802003
2013-10-10 10:00:00 -0.324894 0.781885
元の列を分割した後、しばらくの間新しい列を作成します。以下のコードを使用して、時間を時間、分、秒に分割します。-
df[['h','m','s']] = df['Time'].astype(str).str.split(':', expand=True).astype(int)
それが終わったら、それを除外してデータを選択する必要があります:-
df9to10 =df[df['h'].between(9, 10, inclusive=True)]
そして、9から10までの間に別の期間を取りたい場合、それは動的です。