Python 数据帧中基于列的数据切片

我有这样一个数据帧：

Month   Day Year    TmaxF
 4       1  1912    56.00
 4       2  1912    56.00
 4       3  1912    74.00
 1       1  1913    38
 1       2  1913    28
 1       3  1913    21
 1       1  1914    30.00
 1       2  1914    31.00
 1       3  1914    20.00

我只想选择1913年和1914年的数据

.isin

不是我想要的，因为这是一个简化的数据集

我更希望看到的是：

df.loc['1913':'1914'] 

但当我将

Year

设置为索引并运行此代码时，它会返回错误：

TypeError: cannot do slice indexing on <class 'pandas.core.index.Int64Index'> with these indexers [1913] of <type 'str'>

---

将年份设置为索引后，使用

这里我使用字符串作为索引：

df.index
#Index([u'1912', u'1912', u'1912', u'1913', u'1913', u'1913', u'1914', u'1914',
#   u'1914'],
#  dtype='object', name=u'Year')

看起来您的

Year

列原来是整数，所以您的索引可能是整数

df.index
#Int64Index([1912, 1912, 1912, 1913, 1913, 1913, 1914, 1914, 1914], dtype='int64', name=u'Year')

---

如果是这样，那么将切片器范围设置为整数：

df.loc[slice（19131914），：]

首先，请注意数据是数字（int64），而不是字符串。从您试图查询数据的方式来看，我相信您遵循了以日期作为索引的指南（在这种情况下，您可以按日期或部分日期进行切片）

撇开这一点不谈，重要的是要记住，

df.loc

用于根据索引进行切片（它不会出现在您发送的表中）

虽然您可以将年份设置为索引，但按照您的意愿对数据进行切片的更优雅的方法是使用：

df.index
#Index([u'1912', u'1912', u'1912', u'1913', u'1913', u'1913', u'1914', u'1914',
#   u'1914'],
#  dtype='object', name=u'Year')

df.index
#Int64Index([1912, 1912, 1912, 1913, 1913, 1913, 1914, 1914, 1914], dtype='int64', name=u'Year')

df[(df.Year >= 1913) && (df.Year <= 1914)]

df.index = df.Year
df.loc[1913:1914]