Python M-F 8AM-4PM的熊猫过滤器数据集

有没有给我一个提示，让我过滤一个数据集，只包含周一到周五上午8点到下午4点的数据

import numpy as np
import pandas as pd
np.random.seed(11)

rows,cols = 50000,2
data = np.random.rand(rows,cols) 
tidx = pd.date_range('2019-01-01', periods=rows, freq='H') 

df = pd.DataFrame(data, columns=['Temperature','Value'], index=tidx)

#filter for time
df = df.between_time('8:00', '16:00')

#filter out weekends
df = df[(df.index.weekday < 6)]

df

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count       16074
unique          1
top       Tuesday
freq        16074
Name: dayName, dtype: object

试试这个：

import numpy as np
import pandas as pd
np.random.seed(11)

rows,cols = 50000,2
data = np.random.rand(rows,cols) 
tidx = pd.date_range('2019-01-01', periods=rows, freq='H') 

df = pd.DataFrame(data, columns=['Temperature','Value'], index=tidx)

#filter for time
df1 = df.between_time('8:00', '16:00')

#filter out weekends
df1 = df1[df1.index.weekday <= 4]

df1

输出：

Thursday     2682
Tuesday      2682
Wednesday    2682
Friday       2682
Monday       2673
dtype: int64

试试这个：

import numpy as np
import pandas as pd
np.random.seed(11)

rows,cols = 50000,2
data = np.random.rand(rows,cols) 
tidx = pd.date_range('2019-01-01', periods=rows, freq='H') 

df = pd.DataFrame(data, columns=['Temperature','Value'], index=tidx)

#filter for time
df1 = df.between_time('8:00', '16:00')

#filter out weekends
df1 = df1[df1.index.weekday <= 4]

df1

输出：

Thursday     2682
Tuesday      2682
Wednesday    2682
Friday       2682
Monday       2673
dtype: int64

df.index.day_name（）[0]

返回一个标量“tunday”，即单个值，即第一条记录的值，现在将其设置为数据帧中的一列。这不是正确的方法

df['dayName']=df.index.day_name（）

不需要使用

[0]

df.index.day_name（）[0]

返回标量“星期二”单个值，即第一条记录的值，现在您正在将其设置为数据帧中的一列。这不是正确的方法

df['dayName']=df.index.day\u name（）

不需要使用

[0]

进行切片。