Python 使用非单调索引对数据帧进行切片会产生意外的结果

对不起，这是一个关于熊猫切片的基本问题。假设我创建一个具有非单调索引的数据帧：

df1 = pd.concat( [ pd.DataFrame( randn(2,2), index=pd.date_range('2014/01/01', periods=2) ), 
                  pd.DataFrame( randn(2,2), index=pd.date_range('2013/01/01', periods=2) ), ] )

输出：

             0           1
2014-01-01   0.493182   -2.115045
2014-01-02   0.773144   -0.857416
2013-01-01  -1.048656   -0.066363
2013-01-02   0.022071    0.034887

以下工作如预期：

df1[ pd.Timestamp('2013-01-01'): ]

输出

             0           1
2013-01-01  -1.048656   -0.066363
2013-01-02   0.022071    0.034887

但如果我做了以下事情：

df1[ '2013-01-01': ]

我明白了：

             0           1
2014-01-01   0.493182   -2.115045
2014-01-02   0.773144   -0.857416
2013-01-01  -1.048656   -0.066363
2013-01-02   0.022071    0.034887

当索引不是单调的时，为什么会返回整个数据帧？

，特别是其中的注释可能就是您遇到的。可能使用

df1.loc['2013-01-01'：]

。只要使用df1['str'：]就可以为DatetimeIndexes使用特殊语法，该语法假定索引已排序。