Python 如何获取datetime所在的时段开始和时段结束日期时间值？

换一种方式来回答这个问题：pandas是否有办法获得特定datetime所包含的bin/窗口限制，datetime是否是重新采样的索引的一部分

各种重采样频率（如七月份结束的季度的Q-JUL）非常有用，如果能够获得单个窗口适合的范围，以便在滤波器中使用，那将是一件好事。例如：“筛选结果以仅包括与X在同一时间窗口中的结果。”

我正在寻找一个类似这样的函数（

pd.get\u datetime\u limits（rule，dt）

：

ie：跳过一年的测试点，你会得到不同的限制

注意：我很确定该示例中的上/下界不是正确的，因为哪一端是包含的，哪一端是不包含的，但它们是用来说明这一点的。此外，想要得到精确的匹配边界是首先需要函数的一个重要原因！

这是怎么回事：

#set up frame with datatime index at 7d intervals
rng = pd.date_range('1/1/2011', periods=1000, freq='7D')
df = pd.DataFrame({'value':range(1,1001),'date':rng})
df.set_index('date', inplace =True)

#define your rule
Rule = 'Q-JUL'
Date = '2011-03-30'

然后将规则应用于datatime索引，并应用于使用“to_period”进行筛选的datetime对象：

df1 = df[df.index.to_period(Rule) == pd.to_datetime(Date).to_period(Rule)]

如果需要

min（）

和

max（）

：

---

对于特定时间段，您可以使用

start\u time

和

end\u time

（重复使用JAB的一些示例）：

对于整个期间，使用

来标记时间戳

：

In [17]: pi.to_timestamp(how='start')
Out[17]:
<class 'pandas.tseries.index.DatetimeIndex'>
[2014-11-01, ..., 2015-05-01]
Length: 5, Freq: None, Timezone: None

In [18]: pi.to_timestamp(how='end')
Out[18]:
<class 'pandas.tseries.index.DatetimeIndex'>
[2015-01-31, ..., 2015-07-31]
Length: 5, Freq: None, Timezone: None

[17]中的

：pi.to_时间戳（how='start'）
出[17]：
[2014-11-01, ..., 2015-05-01]
长度：5，频率：无，时区：无
在[18]中：pi.to_时间戳（how='end'）
出[18]：
[2015-01-31, ..., 2015-07-31]
长度：5，频率：无，时区：无

df1.index.min()
df1.index.max()

In [11]: rng = pd.date_range('2015-01-01', periods=5, freq='42D')

In [12]: df = pd.DataFrame({'value': np.arange(5)}, index=rng)

In [13]: pi = df.index.to_period("Q-JUL")

In [14]: pi[0]
Out[14]: Period('2015Q2', 'Q-JUL')

In [15]: pi[0].start_time
Out[15]: Timestamp('2014-11-01 00:00:00')

In [16]: pi[0].end_time
Out[16]: Timestamp('2015-01-31 23:59:59.999999999')

In [17]: pi.to_timestamp(how='start')
Out[17]:
<class 'pandas.tseries.index.DatetimeIndex'>
[2014-11-01, ..., 2015-05-01]
Length: 5, Freq: None, Timezone: None

In [18]: pi.to_timestamp(how='end')
Out[18]:
<class 'pandas.tseries.index.DatetimeIndex'>
[2015-01-31, ..., 2015-07-31]
Length: 5, Freq: None, Timezone: None