python - 在循环中创建多个 OR 条件以在 .loc 中与 datetime.time 一起使用
问题描述
假设我有以下数据框:
import numpy as np
import pandas as pd
import datetime
index = pd.date_range(start=pd.Timestamp("2020/01/01 08:00"),
end=pd.Timestamp("2020/04/01 17:00"), freq='5T')
data = {'A': np.random.rand(len(index)),
'B': np.random.rand(len(index))}
df = pd.DataFrame(data, index=index)
使用以下命令可以轻松访问每个早上 8 点:
eight_am = df.loc[datetime.time(8,0)]
假设现在我希望每 8 点和每 9 点访问一次。我可以做到这一点的一种方法是通过两个掩码:
mask1 = (df.index.time == datetime.time(8,0))
mask2 = (df.index.time == datetime.time(9,0))
eight_or_nine = df.loc[mask1 | mask2]
但是,我的问题来自于想要访问一天中许多不同的时间。假设我希望在列表中指定这些时间说
times_to_access = [datetime.time(hr, mins) for hr, mins in zip([8,9,13,17],[0,15,35,0])]
每次都创建一个掩码变量是非常难看的。有没有一种很好的方法可以在循环中以编程方式执行此操作,或者可能有一种方法可以访问多个datetime.time
我没有看到的?
解决方案
np.in1d
与 一起使用boolean indexing
:
df = df[np.in1d(df.index.time, times_to_access)]
print (df)
A B
2020-01-01 08:00:00 0.904687 0.922797
2020-01-01 09:15:00 0.467908 0.457840
2020-01-01 13:35:00 0.747596 0.534620
2020-01-01 17:00:00 0.559217 0.283298
2020-01-02 08:00:00 0.546884 0.361523
... ...
2020-03-31 17:00:00 0.541345 0.289005
2020-04-01 08:00:00 0.734592 0.137986
2020-04-01 09:15:00 0.108603 0.955305
2020-04-01 13:35:00 0.109969 0.187756
2020-04-01 17:00:00 0.222852 0.125966
[368 rows x 2 columns]
Pandas 唯一的解决方案是转换索引Series
是可能的,但我认为如果大 DataFrame 会更慢:
df = df[df.index.to_series().dt.time.isin(times_to_access)]
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