df.between_time()

`df.between_time()` 是 Pandas DataFrame 对象的一个方法，用于在时间序列数据中选择指定时间范围内的数据。它的语法如下：

df.between_time(start_time, end_time, include_start=True, include_end=True)

其中，`start_time` 和 `end_time` 是字符串形式的时间，表示时间范围的起始时间和结束时间；`include_start` 和 `include_end` 分别表示是否包含起始时间和结束时间。默认情况下，这两个参数都是 True，即包含起始时间和结束时间。

该方法会返回一个新的 DataFrame，包含在指定时间范围内的所有数据。如果 DataFrame 的索引不是时间序列，该方法将会抛出异常。

相关问题

df.between_time() 举例个例子

好的，以下是一个简单的例子：

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。

df_between_time = df.between_time('8:00', '16:00')能不能通过日期所引

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。