Python 按分钟筛选多天的数据帧

我有一个数据帧，包含跨越多天的分钟数据，我希望以这样一种方式进行过滤，从每天得到以下时间： 09:31

有没有一个简单的方法可以做到这一点？在将日期和时间分为不同的列之后，我想按照slice（None）的思路做一些事情，但我认为可能有一种更简单的方法。

我认为

at_time（）

就是您想要的：

import pandas as pd

index = pd.date_range("2019-08-01 00:00", "2019-08-11 00:00", freq="1min")
df = pd.DataFrame(np.random.randn(len(index), 3), index=index, columns=["a", "b", "c"])

df.at_time("09:31")

我认为

at_time（）

正是您想要的：

import pandas as pd

index = pd.date_range("2019-08-01 00:00", "2019-08-11 00:00", freq="1min")
df = pd.DataFrame(np.random.randn(len(index), 3), index=index, columns=["a", "b", "c"])

df.at_time("09:31")

---

从不知道

在_时间

：）我收到一条错误消息：TypeError:Index必须是DatetimeIndex，因为我有一个多索引，level=0是这种格式的日期：@Tartaglia，你可以通过

df.Index.levels[0]获取整数位置。indexer在_时间（“09:31”）

，然后使用

df.iloc[]

获取行。谢谢，这是一个很好的方法。我也能做到这一点：df=df.unstack（）.at_time（“09:31”）.stack（）从来都不知道

at_time

：）我收到一条错误消息：TypeError:Index必须是DatetimeIndex，因为我有一个多索引，level=0是这种格式的日期：@Tartaglia，你可以通过

df.Index.levels[0]在_time获得整数位置(“09:31”）

，然后使用

df.iloc[]

来获取行。谢谢，这是一个很好的方法。我也能够做到这一点：df=df.unstack（）