如何按时间戳对数据帧进行切片 - Python

在处理时序数据时，经常需要根据时间戳对数据进行切片。Python中提供了多种方式来处理时间戳数据，本文将介绍如何按时间戳对数据帧进行切片。

准备工作

首先需要导入所需的库：

import pandas as pd
import datetime as dt

接着创建一个包含时间戳和数值的测试数据：

df = pd.DataFrame({'timestamp': pd.date_range(start='2022-01-01', end='2022-01-07', freq='D'),
                   'value': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7]})

数据看起来像这样：

| timestamp | value | | ---------- | ----- | | 2022-01-01 | 1 | | 2022-01-02 | 2 | | 2022-01-03 | 3 | | 2022-01-04 | 4 | | 2022-01-05 | 5 | | 2022-01-06 | 6 | | 2022-01-07 | 7 |

使用loc按时间戳对数据帧进行切片

使用loc函数按时间戳对数据帧进行切片非常简单。假设我们要选择2022年1月3日至2022年1月5日之间的数据，下面的代码会实现这一目标：

start_date = dt.datetime(2022, 1, 3)
end_date = dt.datetime(2022, 1, 5)
df_slice = df.loc[(df['timestamp'] >= start_date) & (df['timestamp'] <= end_date)]

这里首先定义了要选择的起始和结束时间戳，然后使用loc函数选择满足条件的数据行。最后，将选择的数据保存在一个新的数据帧中。

使用query按时间戳对数据帧进行切片

另一种选择时间戳数据的方法是使用query函数。下面的代码展示了如何选择2022年1月1日至2022年1月3日之间的数据：

start_date = dt.datetime(2022, 1, 1)
end_date = dt.datetime(2022, 1, 3)
df_slice = df.query('timestamp >= @start_date and timestamp <= @end_date')

请注意，这里使用了@符号来引用Python中的变量。这个语法可以确保变量被正确地解释为Python表达式。

使用between_time按时间对数据帧进行切片

如果您的数据帧中包含时间或日期信息，可以使用between_time函数来选择特定时间范围内的数据。下面的代码展示了如何选择每天的上午9点至下午12点之间的数据：

start_time = dt.time(9, 0, 0)
end_time = dt.time(12, 0, 0)
df_slice = df.between_time(start_time, end_time)

使用这样的代码，只需指定起始和结束时间即可轻松选择数据帧中的数据。

结论

在Python中对时间戳数据进行切片非常容易。使用loc或query函数，可以轻松地根据时间戳选择数据。如果您只想选择每天的特定时间段，则可以使用between_time函数。

希望本文让您更好地掌握如何按时间戳对数据帧进行切片！