Python 如何结合时间范围和布尔索引？

我有一个带有日期时间索引的数据帧：

tbl.iloc[:,:2].head(5)

date_time               var1    var2    
2011-01-01 00:05:00     97.97   1009.28
2011-01-01 00:10:00     97.53   1009.53
2011-01-01 00:15:00     97.38   1009.15
2011-01-01 00:20:00     97.23   1009.03
2011-01-01 00:25:00     97.01   1009.03

现在我想选择周一到周五的早上6点到晚上7点，周六的早上6点到下午5点，周日的早上8点到下午5点

我可以在以下时间范围内做到这一点：

import datetime
selection = tbl.ix[datetime.time(6):datetime.time(19)]

添加工作日条件，即结合时间范围和布尔索引，显然与我尝试的方式不一样：

tbl['weekday'] = tbl.index.weekday
test = tbl[(tbl.ix[datetime.time(6):datetime.time(19)]) & (tbl['weekday'] == 4)]

=>类型错误：无法将类型“Timestamp”与类型“str”进行比较

test = tbl[(tbl.index>datetime.time(6)) (tbl.index>datetime.time(19)) & (tbl['weekday'] == 4)]

=>类型错误：类型对象08:00:00

tbl['date'] = tbl.index
test = tbl[(tbl['date']>datetime.time(8)) & (tbl['weekday'] == 4)]

=>ValueError:无法从参数构造时间戳

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我的代码有什么问题？

第一位过滤数据帧，第二位返回布尔值： 试一试

基本上应用第一个过滤器，然后在其顶部应用第二个过滤器。与布尔and等价

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我建议您使用Ipython或其笔记本之类的工具来检查函数的中间结果，以确保它们仍然符合预期。如果你还没有使用pandas语法的经验，那么就很难直接写出这些表达式。

我现在找到了一个解决方案：

criterion1 = tbl.index.map(lambda i: i.hour >= 8)
criterion2 = tbl.index.map(lambda i: i.hour < 19)
criterion3 = (tbl['weekday'] == 4) 

tbl[criterion1 & criterion2 & criterion3]

criterion1=tbl.index.map（λi:i.hour>=8）
标准2=待测指数图（λi:i.小时<19）
标准3=（待定[工作日]==4）
tbl[标准1和标准2和标准3]

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有更优雅的吗

我得到

ValueError:无法从重复的轴重新编制索引，因此这似乎不起作用。
criterion1 = tbl.index.map(lambda i: i.hour >= 8)
criterion2 = tbl.index.map(lambda i: i.hour < 19)
criterion3 = (tbl['weekday'] == 4) 

tbl[criterion1 & criterion2 & criterion3]