Python|熊猫 Series.between_time()

Pandas 系列是带有轴标签的一维 ndarray。标签不必是唯一的，但必须是可散列的类型。该对象支持基于整数和基于标签的索引，并提供了许多用于执行涉及索引的操作的方法。

Pandas Series.between_time()函数在一天中的特定时间（例如，上午 9:00-9:30）之间选择值。通过将 start_time 设置为晚于 end_time，您可以获得不在这两个时间之间的时间。

Syntax: Series.between_time(start_time, end_time, include_start=True, include_end=True, axis=None)

Parameter :
start_time : datetime.time or string
end_time : datetime.time or string
include_start : boolean, default True
include_end : boolean, default True
axis : {0 or ‘index’, 1 or ‘columns’}, default 0

Returns : values_between_time : same type as caller

示例 #1：使用Series.between_time()函数返回位于给定持续时间内的值。

# importing pandas as pd
import pandas as pd
  
# Creating the Series
sr = pd.Series([11, 21, 8, 18, 65, 18, 32, 10, 5, 32, None])
  
# Create the Index
index_ = pd.date_range('2010-10-09 08:45', periods = 11, freq ='H')
  
# set the index
sr.index = index_
  
# Print the series
print(sr)

输出 ：

现在我们将使用Series.between_time()函数返回位于给定持续时间内的值。

# return values between the passed time duration
result = sr.between_time(start_time = '10:45', end_time = '15:45')
  
# Print the result
print(result)

输出 ：

正如我们在输出中看到的那样， Series.between_time()函数已成功返回给定时间段内的值。示例 #2 ：使用Series.between_time()函数返回位于给定持续时间内的值。跳过与开始时间和结束时间对应的值。

# importing pandas as pd
import pandas as pd
  
# Creating the Series
sr = pd.Series([11, 21, 8, 18, 65, 18, 32, 10, 5, 32, None])
  
# Create the Index
index_ = pd.date_range('2010-10-09 08:45', periods = 11, freq ='H')
  
# set the index
sr.index = index_
  
# Print the series
print(sr)

输出 ：

现在我们将使用Series.between_time()函数返回位于给定持续时间内的值。跳过与开始时间和结束时间对应的值。

# return values between the passed time duration
# skip the start and end time
result = sr.between_time(start_time = '10:45', end_time = '15:45',
                       include_start = False, include_end = False)
  
# Print the result
print(result)

输出 ：

正如我们在输出中看到的那样， Series.between_time()函数已成功返回给定时间段内的值。请注意，对应于开始和结束时间的值并未包括在内。