python中的过滤日期格式

我的数据框看起来像-

date                           value
2018-04-01 19:50:00.013         29
2018-04-01 19:55:00.012         19
2018-04-01 20:00:00.019         20
2018-04-01 20:05:00.021         43
2018-04-01 20:10:00.005         50
2018-04-01 20:15:00.019         42
2018-04-01 20:20:00.023         65
2018-04-01 20:25:00.013         43
2018-04-01 20:30:00.003         29
2018-04-01 20:35:00.008         49
....
...
2020-04-10 05:45:00.018        639
2020-04-10 05:50:00.008        633
2020-04-10 05:55:00.021        629
2020-04-10 06:00:00.008        619
2020-04-10 06:05:00.011        610

date                           value
2018-04-01 19:50:00.013         29
2018-04-01 19:55:00.012         19
2018-04-01 20:00:00.019         20
2020-04-10 06:00:00.008        619
2020-04-10 06:05:00.011        610

我有近两年的数据，该数据集的时间间隔为5分钟。我只想获取这两年内从早上6点到晚上8点的数据。我的最终数据帧看起来像-

date                           value
2018-04-01 19:50:00.013         29
2018-04-01 19:55:00.012         19
2018-04-01 20:00:00.019         20
2018-04-01 20:05:00.021         43
2018-04-01 20:10:00.005         50
2018-04-01 20:15:00.019         42
2018-04-01 20:20:00.023         65
2018-04-01 20:25:00.013         43
2018-04-01 20:30:00.003         29
2018-04-01 20:35:00.008         49
....
...
2020-04-10 05:45:00.018        639
2020-04-10 05:50:00.008        633
2020-04-10 05:55:00.021        629
2020-04-10 06:00:00.008        619
2020-04-10 06:05:00.011        610

date                           value
2018-04-01 19:50:00.013         29
2018-04-01 19:55:00.012         19
2018-04-01 20:00:00.019         20
2020-04-10 06:00:00.008        619
2020-04-10 06:05:00.011        610

到目前为止，我已经做了-

提取最小和最大日期-

max(df['date'])
max(df['date'])

mask1 = df['date'] >= '2018-04-01 06:00:00'
mask2 = df['date'] <= '2020-04-10 20:00:00'
df = df[mask1 & mask2]
df.head()

max（df['date']
最大值（df[“日期]）
mask1=df['date']>='2018-04-01 06:00:00'
mask2=df['date']使用
DatetimeIndex
，因此将
date
转换为索引：

df = df.set_index('date').between_time('06:00','20:00')
print (df)
                         value
date                          
2018-04-01 19:50:00.013     29
2018-04-01 19:55:00.012     19
2020-04-10 06:00:00.008    619
2020-04-10 06:05:00.011    610

您需要单独根据时间进行过滤，如下所示

import pandas as pd
import datetime

df = pd.DataFrame(['2018-04-01 19:50:00.013', '2018-04-01 20:00:00.019',
'2018-04-01 20:05:00.021'], columns=['date'])
df['date'] = pd.to_datetime(df['date'])
df['time'] = [datetime.datetime.time(d) for d in df['date']] 
df[df['time'] < datetime.time(20)]

将熊猫作为pd导入
导入日期时间
df=pd.数据帧（['2018-04-01 19:50:00.013'，'2018-04-01 20:00:00.019'，
'2018-04-01 20:05:00.021']，列=['日期']
df['date']=pd.to_datetime（df['date']）
df['time']=[df['date']中d的datetime.datetime.time（d）
df[df['time']
您是否在
'date'
列中有
str
s或其他内容？当我执行以下命令时，它会给我错误..max（df['date']）…keyrerror:'date'@NikitaAgarwal-是，因为
date
是索引。因此，使用
df.index.max（）
获取最大值是否可以作为普通列名使用？@nikitagarwal-这取决于需要什么。显然，
df.index
与
df['Date']
相同。但是如果需要列
Date
则使用
df=df。设置索引（'Date'）。在时间（'06:00'，'20:00'）之间。重置索引（）
然后获取
Date
列非常感谢您的帮助