Python 切片数据帧以显示特定日期的所有记录
我想返回一个数据帧,它只包含给定日期时间值的特定日期的记录 以下代码正在运行:Python 切片数据帧以显示特定日期的所有记录,python,python-3.x,pandas,Python,Python 3.x,Pandas,我想返回一个数据帧,它只包含给定日期时间值的特定日期的记录 以下代码正在运行: def dataframeByDay(datetimeValue): cYear = datetimeValue.year cMonth = datetimeValue.month cDay = datetimeValue.day crit = (df.index.year == cYear) & (df.index.month == cMonth) & (df.ind
def dataframeByDay(datetimeValue):
cYear = datetimeValue.year
cMonth = datetimeValue.month
cDay = datetimeValue.day
crit = (df.index.year == cYear) & (df.index.month == cMonth) & (df.index.day == cDay)
return df.loc[crit]
有没有更好(更快)的方法来实现这一点?因为索引是一个
DatetimeIndex
您可以使用字符串对其进行切片
考虑数据帧df
np.random.seed([3,1415])
df = pd.DataFrame(np.random.randint(10, size=(10, 3)),
pd.date_range('2016-03-31', periods=10, freq='12H'),
list('ABC'))
df
A B C
2016-03-31 00:00:00 0 2 7
2016-03-31 12:00:00 3 8 7
2016-04-01 00:00:00 0 6 8
2016-04-01 12:00:00 6 0 2
2016-04-02 00:00:00 0 4 9
2016-04-02 12:00:00 7 3 2
2016-04-03 00:00:00 4 3 3
2016-04-03 12:00:00 6 7 7
2016-04-04 00:00:00 4 5 3
2016-04-04 12:00:00 7 5 9
不是你想要的您不想使用
时间戳
df.loc[pd.to_datetime('2016-04-01')]
A 0
B 6
C 8
Name: 2016-04-01 00:00:00, dtype: int64
相反您可以使用以下技术:
df.loc['{:%Y-%m-%d}'.format(pd.to_datetime('2016-04-01'))]
A B C
2016-04-01 00:00:00 7 3 1
2016-04-01 12:00:00 0 6 6
您的职能
def dataframeByDay(datetimeValue):
return df.loc['{:%Y-%m-%d}'.format(datetimeValue)]
dataframeByDay(pd.to_datetime('2016-04-01'))
A B C
2016-04-01 00:00:00 7 3 1
2016-04-01 12:00:00 0 6 6
这里有一些替代方法
def dataframeByDay2(datetimeValue):
dtype = 'datetime64[D]'
d = np.array('{:%Y-%m-%d}'.format(datetimeValue), dtype)
return df[df.index.values.astype(dtype) == d]
def dataframeByDay3(datetimeValue):
return df[df.index.floor('D') == datetimeValue.floor('D')]
首先,非常感谢你的回答。我从互联网上得到的所有支持中得到了幸福。我只是想告诉你,我的代码比你在这里更新的代码(约8秒)运行得快得多(约2秒),并检查你是否有关于如何实现它的其他建议。我用一些替代方法更新了我的帖子。然而,我用10000行长的数据帧测试了代码,我的方法快了一个数量级。如果你看到的是你所声称的结果,那么你所运行的东西一定有某种独特的东西使它如此。