Python 如何隔离数据帧的各个部分

如果包含对各种资产的回溯测试，我已使用以下代码分离资产：

preds = 'test_predictions.json'

df = pd.read_json(preds)

asset = 'Poloniex_DOGE_BTC'

grouped = df.groupby('market_trading_pair')
print grouped.get_group(asset)

#each array should start and end: 
#start 1446012000
#end 1452556800

现在，我们如何截断“grouped”以便它从上述时间戳开始和结束

编辑：

对不起，这里有一个df的例子

  market_trading_pair  next_future_timestep_return  ohlcv_start_date  \
7073   Poloniex_DOGE_BTC                    -0.023256        1445392800   
7074   Poloniex_DOGE_BTC                     0.023810        1445396400   
7075   Poloniex_DOGE_BTC                     0.000000        1445400000   

   prediction_at_ohlcv_end_date  
7073                      0.999999  
7074                      1.000000  
7075                     -0.999891  

使用塞尔维亚人的答案：

我用以下内容替换了打印分组。获取分组（资产）：

print grouped.get_group(asset)[['ohlcv_start_date'> 1446012000 ] & ['ohlcv_start_date'< 1452556800]]

print grouped.get_group（asset）[[ohlcv_start_date'>1446012000]和[ohlcv_start_date'<1452556800]]

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很难判断我们是否有分组数据帧的示例。 如果x是您的开始时间，y是您的停止时间，请尝试：

grouped[(grouped.timestamp x) & (grouped.timestmap < y)]

grouped[（grouped.timestamp x）和（grouped.timestamp

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如果时间戳上有索引，您也可以使用between函数。

请提供分组数据帧的示例，但建议的输出是什么？您好，抱歉，我粘贴了一个示例，但仍然抛出错误，有什么想法吗<代码>打印分组。获取组（资产）[（'ohlcv\u开始日期>1446012000）和（'ohlcv\u开始日期'<1452556800）]