Python 通过DateTimeIndex在pandas数据帧中进行多重选择

我试图根据列表选择数据框中的某些行。如果将数据帧的索引设置为DatetimeIndex，则可以通过以下方式进行选择：

example_df['2018-12-12']

但您不能像这样选择多个日期：

example_df[['2018-12-12', '2018-12-05']]

我知道我可以执行以下操作，但我不想键入整个列表，以防列表更长：

example_df['2018-12-12'] & example_df['2018-12-05'] & ...

另外，我知道我可以使用

isin（）

方法，但我想利用pandas中的原生日期选择器，因为我相信它更快

代码如下：

genesis_block_date = pd.to_datetime('01/03/2009 18:15:05 GMT')
end_date = pd.to_datetime('01/03/2029')

# Halving dates
halving_dates = ['November 28, 2012', 'July 9th, 2016', '14 May, 2020']
halving_dates = pd.to_datetime(halving_dates)

approx_block_gen_time = pd.to_timedelta('10m')
date_range = pd.date_range(start=genesis_block_date, end=end_date, freq=approx_block_gen_time)

columns = ['days_until_halving']
df_new_features = pd.DataFrame(index=date_range, columns=columns)
df_new_features[halving_dates] = ...

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问题是您有一个datetime索引，但您试图使用字符串（它不包含字符串）从中进行选择

必须向.loc[]选择方法提供日期时间对象列表。pd.to_datetime（[日期列表]）完成此任务：

example_df.loc[pd.to_datetime(['2018-12-12', '2018-12-05'])]

请记住，您只能通过提供列表来选择列：

example_df[['2018-12-12', '2018-12-05']]

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所以您得到了一个错误，因为没有这样的列…

非常感谢，它成功了。我不知道为什么，但很明显.loc期望的是相同的对象类型（我指的是索引类型）。但有趣的是，正如我在OP:example_df['2018-12-12']中所说，常规选择器只接受一个日期