Python 如何按时间筛选数据帧

我需要根据时间过滤我的df。在读取csv文件时，我将“S2Date”列解析为日期。对于s2Time，我使用了

df['s2Time']=pd.to_datetime（df[“s2Time”]）

，因此它的格式是时间戳。现在，我需要单独按时间查找或过滤df，即在上午9点到中午12点之间查找记录，或者考虑在15:00到16:15之间查找df以下的记录

我怎样才能做到这一点？我可以按日期进行筛选，但按时间我有问题。有没有人能帮我或给我指出正确的学习地点

我的DF：

    S2Saleid        S2Date       S2Time 
0   180519011       2019-05-18  2020-08-13  15:15:00    
1   180519012       2019-05-18  2020-08-13  15:38:00    
2   180519013       2019-05-18  2020-08-13  15:47:00    
3   180519014       2019-05-18  2020-08-13  16:21:00    
4   180519014       2019-05-18  2020-08-13  16:21:00    

---

您可以使用pandas

interference\u time

方法。在按时间筛选之前，将datetime列设置为索引：

df.index = df['S2Time']
df.between_time('15:00', '16:15')

# Out:
#                       S2Saleid      S2Date              S2Time
# S2Time                                                        
# 2020-08-13 15:15:00  180519011  2019-05-18 2020-08-13 15:15:00
# 2020-08-13 15:38:00  180519012  2019-05-18 2020-08-13 15:38:00
# 2020-08-13 15:47:00  180519013  2019-05-18 2020-08-13 15:47:00

或动态设置索引以避免覆盖输入df：

df.set_index('S2Time').between_time('15:00', '16:15').reset_index()

# Out:
#                S2Time   S2Saleid      S2Date
# 0 2020-08-13 15:15:00  180519011  2019-05-18
# 1 2020-08-13 15:38:00  180519012  2019-05-18
# 2 2020-08-13 15:47:00  180519013  2019-05-18

以下内容也很有用

time1 = pd.to_datetime('2020-08-13  15:00:00').strftime('%H:%M')
time2 = pd.to_datetime('2020-01-01  16:15:00').strftime('%H:%M')
df.loc[(df['S2Time'].dt.strftime('%H:%M') > time1 ) & (df['S2Time'].dt.strftime('%H:%M') < time2)]

time1=pd.to_datetime（'2020-08-13 15:00:00'）。strftime（'%H:%M'））
time2=pd.to_datetime（'2020-01-01 16:15:00'）。strftime（'%H:%M'））
df.loc[（df['S2Time'].dt.strftime（'%H:%M'）>time1）和（df['S2Time'].dt.strftime（'%H:%M'）

您能添加一个可执行的df示例吗？但这只允许选择特定日期，需要3行代码，大约比我的即时方法慢4倍。@Scotty1-是的，先生，确实您的代码很快，所需时间比我的要少。但我提供了另一种解决方案，我对熊猫太陌生了。是的，这是真的，这是一个有效的解决方案。：）@是的，先生，毫无疑问。祝你今天愉快：）