df_between_time = df.between_time('8:00', '16:00')能不能通过日期所引
时间: 2023-08-13 12:04:28 浏览: 68
不可以。`between_time()` 方法是用于按时间过滤 Pandas DataFrame 中的数据,而不是按日期过滤。如果你想要按日期过滤数据,可以使用 `loc[]` 方法结合日期索引来实现。例如,假设你有一个名为 `df` 的 DataFrame,其中日期存储在名为 `date` 的列中,你可以使用以下代码过滤出日期在 2021 年 1 月 1 日和 2021 年 1 月 31 日之间的数据:
```
df_filtered = df.loc[(df['date'] >= '2021-01-01') & (df['date'] <= '2021-01-31')]
```
在这个例子中,`loc[]` 方法中的条件表达式包含了两个条件,分别是日期大于等于 2021 年 1 月 1 日和日期小于等于 2021 年 1 月 31 日。你可以根据自己的需求修改条件表达式中的日期范围。
相关问题
df.between_time() 举例个例子
好的,以下是一个简单的例子:
```python
import pandas as pd
import numpy as np
# 创建时间序列数据
date_rng = pd.date_range(start='1/1/2021', end='1/10/2021', freq='H')
df = pd.DataFrame(date_rng, columns=['date'])
df['data'] = np.random.randint(0,100,size=(len(date_rng)))
# 将 date 列设置为索引
df.set_index('date', inplace=True)
# 选择指定时间范围的数据
df_between_time = df.between_time('8:00', '16:00')
print(df_between_time.head())
```
输出结果如下:
```
data
date
2021-01-01 08:00:00 49
2021-01-01 09:00:00 51
2021-01-01 10:00:00 20
2021-01-01 11:00:00 87
2021-01-01 12:00:00 56
```
在这个例子中,我们首先创建了一个时间序列数据,然后将 `date` 列设置为索引,并选择了指定时间范围内的数据。在这里,我们选择了每天的 8:00 到 16:00 之间的数据。输出结果中只包含了在这个时间范围内的数据。
before_eight = df['opTime'].between_time(start_time,end_time)TypeError: Index must be DatetimeIndex
这个错误的原因是你使用了 `between_time` 方法,但是你的 DataFrame 的索引并不是 DatetimeIndex 类型。
你需要先将 DataFrame 的索引转换为 DatetimeIndex 类型,方法如下:
```python
df.index = pd.to_datetime(df.index)
```
然后再使用 `between_time` 方法即可。完整的代码示例如下:
```python
import pandas as pd
# 将索引转换为 DatetimeIndex
df.index = pd.to_datetime(df.index)
# 定义起始时间和结束时间
start_time = '08:00:00'
end_time = '20:00:00'
# 按时间范围过滤数据
before_eight = df['opTime'].between_time(start_time, end_time)
```