Python：使用Datetime索引在Pandas中建立索引

我在熊猫索引方面遇到了一些问题，希望您能帮助我：

rng=pd.日期范围（'2015-12-31 21:00:00'，周期=7，频率=H'）
df=pd.DataFrame（{'Val'：np.random.randn（len（rng））}，index=rng）
第一年的第一个价值=df['2016'].第一个（'1H'）.指数

将年份的第一个值作为DatetimeIndex返回：

DatetimeIndex（['2016-01-01']，dtype='datetime64[ns]'，freq='H'）

当我使用此索引调用dataframe时，一切似乎都正常工作：

df.loc[第一年价值]

返回

+------------------------+-----------+
|                        |  Val      |
+------------------------+-----------+
| 2016-01-01             | 0.144044  |

所以，到这里一切都很好！ 但是，如果我想得到所有大于此值的值，它将不再起作用：

df.loc[df.index>=年度第一个值]

并给出ValueError（长度必须匹配）：

但是，如果我使用时间戳本身作为字符串的相同命令，它将执行它应该执行的操作

df.loc[df.index>='2016-01-01 00:00:00']

返回

+------------------------+-----------+
|                        |  Val      |
+------------------------+-----------+
| 2016-01-01 01:00:00    | 1.454274  |
| 2016-01-01 02:00:00    | 0.761038  |
| 2016-01-01 03:00:00    | 0.121675  |

那么，我错过了什么？如何正确访问大于DatetimeIndex变量的所有值

---

谢谢

我相信您需要通过索引将索引的第一个值选择为标量-

[0]

：

df.loc[df.index >= first_value_of_year[0]]

---

我不明白它是否按照你想要的方式工作？此外，在方括号内打印变量的类型可能会给您一个提示，例如打印（类型（df.index>=第一个\u值\u年）），非常感谢。。。已为此花费了2个多小时：-）