在日期時間索引上使用pandas切片數據幀

我正在從磁盤讀取一個csv文件到一個pandas DataFrame中，並希望根據索引時間戳對數據幀進行切片/過濾。在日期時間索引上使用pandas切片數據幀

這是我到目前爲止有：

INDEX_COL_NAME = 'Zeit' 
DELIM_SIGN = ';' 
DECIMAL_SIGN = ',' 
KEEP_COLUMNS = [-2] 
ENCODING = 'ISO-8859-1' 

DATE = (2016, 8, 11) 
START = (10, 52, 0) 
END = (10, 53, 0) 

df = pd.read_csv('data.csv', 
    delimiter=DELIM_SIGN, 
    decimal=DECIMAL_SIGN, 
    index_col=False, 
    parse_dates=[INDEX_COL_NAME], 
    infer_datetime_format=True, 
    encoding=ENCODING) 

df.set_index(INDEX_COL_NAME, inplace=True) 
df = df[KEEP_COLUMNS] 

date = pd.datetime(*DATE) 
start = date.replace(hour=START[0], minute=START[1], second=START[2]) 
end = date.replace(hour=END[0], minute=END[1], second=END[2])

的數據如下（簡稱段）：

Zeit;FU_P1;FU_P2;DIR_01;FIR_01;WAAGE_B1.I;WAAGE_B1.T;WAAGE_B1.X;WAAGE_B2.I;WAAGE_B2.T;WAAGE_B2.X;WAAGE_B3.I;WAAGE_B3.T;WAAGE_B3.X;WAAGE_B4.I;WAAGE_B4.T;WAAGE_B4.X;LEITFÄHIGKEIT_1.COND;LEITFÄHIGKEIT_2.COND 
11.08.2016 10:51:59; 20,0; 0,00; 991,19;29,21; 0,0;Empty; 239; 1,0;Empty;-11,600; 0,0;Empty;-0,023; 0,0;Empty;-1,776; 0,3;Empty; 
11.08.2016 10:52:00; 20,0; 0,00; 991,22;29,11; 0,0;Empty; 239; 1,0;Empty;-11,600; 0,0;Empty;-0,023; 0,0;Empty;-1,787; 0,3;Empty; 
11.08.2016 10:52:10; 20,0; 0,00; 991,08;29,24; 0,0;Empty; 239; 1,0;Empty;-11,600; 0,0;Empty;-0,023; 1,0;Empty;-1,840; 0,3;Empty; 
11.08.2016 10:52:20; 20,0; 0,00; 990,95;28,95; 0,0;Empty; 239; 1,0;Empty;-11,600; 0,0;Empty;-0,023; 0,0;Empty;-1,947; 0,3;Empty; 
11.08.2016 10:52:30; 20,0; 0,00; 990,94;28,96; 0,0;Empty; 238; 1,0;Empty;-11,600; 0,0;Empty;-0,022; 0,0;Empty;-2,059; 0,3;Empty; 
11.08.2016 10:52:40; 20,0; 0,00; 990,82;28,91; 0,0;Empty; 238; 1,0;Empty;-11,600; 0,0;Empty;-0,021; 0,0;Empty;-2,155; 0,3;Empty; 
11.08.2016 10:52:50; 20,0; 0,00; 990,80;29,37; 0,0;Empty; 238; 1,0;Empty;-11,600; 0,0;Empty;-0,020; 0,0;Empty;-2,249; 0,0;Empty; 
11.08.2016 10:53:00; 20,0; 0,00; 990,71;29,15; 0,0;Empty; 239; 1,0;Empty;-11,600; 0,0;Empty;-0,021; 1,0;Empty;-2,309; 0,5;Empty; 
11.08.2016 10:53:01; 20,0; 0,00; 990,78;29,04; 0,0;Empty; 239; 1,0;Empty;-11,600; 0,0;Empty;-0,021; 0,2;Empty;-2,350; 0,5;Empty;

但是，我沒能獲得所需的切片，因爲

print(df.ix[start:end]

打印一個空的DataFrame。

的元素是索引的一部分作爲

print(df.index)

顯示

DatetimeIndex(['2016-11-08 10:45:27', '2016-11-08 10:45:28', 
      '2016-11-08 10:45:29', '2016-11-08 10:45:30', 
      '2016-11-08 10:45:31', '2016-11-08 10:45:32', 
      '2016-11-08 10:45:33', '2016-11-08 10:45:34', 
      '2016-11-08 10:45:35', '2016-11-08 10:45:36', 
      ... 
      '2016-11-08 15:59:51', '2016-11-08 15:59:52', 
      '2016-11-08 15:59:53', '2016-11-08 15:59:54', 
      '2016-11-08 15:59:55', '2016-11-08 15:59:56', 
      '2016-11-08 15:59:57', '2016-11-08 15:59:58', 
      '2016-11-08 15:59:59', '2016-11-08 16:00:00'], 
      dtype='datetime64[ns]', name='Zeit', length=10408, freq=None)

並且有用於每個第二形式的數據記錄，直到其端部的總開頭行。

此外

print(start in df.index)

給

False

我不明白爲好。

我該如何執行disired切片/過濾？我錯過了什麼？

來源

2016-08-12 albert

我用你的樣品測試它，它完美的工作'打印（開始在df.index）真＃。也許真正的數據不是在'Zeit'列中的開始和結束時間。然後使用['boolean indexing']（http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/indexing.html#boolean-indexing） - 'print（df [（df.index> = start）＆（df .index jezrael

索引似乎沒有問題（您也可以使用pd.Timestamp或只使用字符串切片而不是日期時間對象）。

問題在於日月訂單。 IIUC字符串11.08.2016轉換爲11月8日而非8月11日。將參數dayfirst=True添加到pd.read_csv應該將其整理出來。

來源

2016-08-12 17:46:22 ptrj

在日期時間索引上使用pandas切片數據幀

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