如何在Pandas的列中找到部分數值？

我有用熊貓創建的數據框架。它有3列。其中之一的格式爲％Y％m％d％H。我需要找到與格式爲％Y％m％d的日期匹配的行。如何在Pandas的列中找到部分數值？

我試圖

df.loc[df["MESS_DATUM"] == 20170807]

不工作。只有當我做

df.loc[df["MESS_DATUM"] == 2017080723]

它適用於單線。但是我需要其他只包含日期的行（不包括小時）。我知道有像.str.cotains("")。有沒有類似的數值或在上面的行中使用通配符的方法？

來源

2017-08-10 BallerNacken

我們可以在「整數除法」 MESS_DATUM列由100：

df.loc[df["MESS_DATUM"]//100 == 20170807]

演示：

In [29]: df 
Out[29]: 
    MESS_DATUM 
0 2017080719 
1 2017080720 
2 2017080721 
3 2017080722 
4 2017080723 

In [30]: df.dtypes 
Out[30]: 
MESS_DATUM int64 
dtype: object 

In [31]: df["MESS_DATUM"]//100 
Out[31]: 
0 20170807 
1 20170807 
2 20170807 
3 20170807 
4 20170807 
Name: MESS_DATUM, dtype: int64

但我會考慮將其轉換爲datetime D型：

df["MESS_DATUM"] = pd.to_datetime(df["MESS_DATUM"].astype(str), format='%Y%m%d%H')

如果df["MESS_DATUM"]是float D型的，那麼我們可以使用下面的技巧：

In [41]: pd.to_datetime(df["MESS_DATUM"].astype(str).str.split('.').str[0], 
         format='%Y%m%d%H') 
Out[41]: 
0 2017-08-07 19:00:00 
1 2017-08-07 20:00:00 
2 2017-08-07 21:00:00 
3 2017-08-07 22:00:00 
4 2017-08-07 23:00:00 
Name: MESS_DATUM, dtype: datetime64[ns]

來源

2017-08-10 10:07:05 MaxU

第一個命令工作完全正常。你能解釋它的作用嗎？由於我需要更改爲日期格式，所以我也測試了第二種方法。但是我遇到了一個'ValueError：未轉換的數據仍然是：.0'。不知道是什麼造成的。我猜的類型佛DF或列？ – BallerNacken

@BallerNacken，我已經添加了一個小演示...什麼是'MESS_DATUM'的dtype - 我想它是浮動的？在將'df [「MESS_DATUM」]'轉換爲datetime dtype時，您是否想保留'hour'部分？ – MaxU

是'MESS_DATUM'是浮動的。是的，我需要保持一個小時。 – BallerNacken

如何在Pandas的列中找到部分數值？

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