Python 熊猫按持续时间删除行

我想按时间条件（忽略日期）删除数据帧行。我的数据包含大约1亿行。我有大约100列，每列有不同的采样频率。

我准备了以下考虑不同采样频率的代码片段：

将熊猫作为pd导入
#离开时间=0.01秒
#下降持续时间=0.1秒
i=pd.日期范围（'2018-01-01'，周期=1000，频率=2ms'）
i=i.append（pd.日期范围（'2018-01-01'，期间=1000，频率=3ms'））
i=i.append（局部放电日期范围（'2018-01-01'，周期=1000，频率=0.5ms'））
数据帧（{'A'：范围（len（i））}，索引=i）
df=df.sort_index（）
打印（df）
#按持续时间。。。。

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在这个简单的示例中，有一个数据持续约1秒，具有3种不同的采样频率。目标是删除持续时间为（eg）0.1秒的行，并保留持续时间为（eg）0.01秒的行。我如何使用一个班轮呢？

通过

df=df.loc['2018-01-01 00:00.000000'：'2018-01-01 00:00:00.000500']

您将获得新的df开关数据，这些数据介于

2018-01-01 00:00.000000

和

2018-01-01 00:00.000500

现在，您可以应用您的愿望日期过滤器

import pandas as pd

# leave_duration=0.01 seconds
# drop_duration=0.1 seconds

i = pd.date_range('2018-01-01', periods=1000, freq='2ms')
i=i.append(pd.date_range('2018-01-01', periods=1000, freq='3ms'))
i=i.append(pd.date_range('2018-01-01', periods=1000, freq='0.5ms'))
df = pd.DataFrame({'A': range(len(i))}, index=i)
df=df.sort_index()
print(df)

#filter data between 2018-01-01 00:00:00.000000 ':'2018-01-01 00:00:00.000500
df=df.loc['2018-01-01 00:00:00.000000 ':'2018-01-01 00:00:00.000500 ']
print(df)

输出： 在应用数据过滤器之前

                               A
2018-01-01 00:00:00.000000     0
2018-01-01 00:00:00.000000  2000
2018-01-01 00:00:00.000000  1000
2018-01-01 00:00:00.000500  2001
2018-01-01 00:00:00.001000  2002
...                          ...
2018-01-01 00:00:02.985000  1995
2018-01-01 00:00:02.988000  1996
2018-01-01 00:00:02.991000  1997
2018-01-01 00:00:02.994000  1998
2018-01-01 00:00:02.997000  1999

[3000 rows x 1 columns]

应用日期过滤器后：

                               A
2018-01-01 00:00:00.000000     0
2018-01-01 00:00:00.000000  2000
2018-01-01 00:00:00.000000  1000
2018-01-01 00:00:00.000500  2001

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你需要的数据为它的总数据提到的日期，我不清楚你到底需要什么。提到的df是您希望从您的总数据中过滤掉的期望日期？我发布了一个答案，但在再次阅读您的问题后，我怀疑我是否清楚您的问题是，我想过滤掉时间范围之间的数据（行）。检查我发布的答案，您可以通过

df=df.loc过滤您的期望日期['2018-01-01 00:00:00.000000'：'2018-01-01 00:00:00.000500']

如果我们不在同一页面，请告诉我如何忽略日期，只考虑时间？这是一个loc，如果我有1亿行，如何扩展功能？