Python 选择具有定义日期时间的行并保存在CSV文件中

我给出了一个小数据框，如下所示：

在第一列中，给出了以毫秒为单位的“时间”。 在第二列A中，行中填充了数据
然后我想定义两次，比如：

t1 = 00:00:01.500
t2 = 00:00:02.000 

我的目标是从t1到t2剪切行，并将它们保存在CSV文件中

要将Unix历元时间转换为日期时间，我使用以下命令：

pd.to_datetime（time_ms，unit='ms'）.dt.time

现在我不知道如何将t1和t2定义为日期时间。 我尝试将其作为一个字符串，并使用if条件进行检查

time_ms=[]
对于df[“时间”]中的i：
如果i>=t1且i您已经将Unix Epox转换为
datetime
，并且只获得
time

df['time_ms'] = pd.to_datetime(df['time'], unit='ms').dt.time

现在，您必须将字符串
“00:00:01.500”
转换为
datetime
，并仅获取
time

t1 = datetime.datetime.strptime("00:00:01.500", "%H:%M:%S.%f").time()
t2 = datetime.datetime.strptime("00:00:02.000", "%H:%M:%S.%f").time()

然后你可以过滤数据帧

result = df[ (t1 < df['time_ms']) & (df['time_ms'] < t2) ]

根据给定的输入，您是否可以发布预期的输出，即输出数据帧（用于保存）。您可以使用
datetime.datetime.strtime（“00:00:01.500，“%H:%M:%S.%f”）
将t1和t2转换为日期时间。但是，将给定数据保留为历元时间并将t1和t2转换为历元时间格式可能更容易。您好，我遇到一个类型错误：“>=”在“float”和“datetime.datetime”实例之间不受支持
import pandas as pd
import datetime

df = pd.DataFrame({
    'time': [0,1100,1200,1300,1400,1500,1600,1700,1800],
})    

df['time_ms'] = pd.to_datetime(df['time'], unit='ms').dt.time

t1 = datetime.datetime.strptime("00:00:01.500", "%H:%M:%S.%f").time()
t2 = datetime.datetime.strptime("00:00:02.000", "%H:%M:%S.%f").time()

result = df[ (t1 < df['time_ms']) & (df['time_ms'] < t2) ]

print(result)

   time          time_ms
6  1600  00:00:01.600000
7  1700  00:00:01.700000
8  1800  00:00:01.800000