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python - 以选定的时间间隔获取熊猫项目

问题描述

我试图找到一种更快的方法来选择不同时间间隔的日期。目前，我正在遍历数据框，然后使用iloc. 不过，性能正在造成瓶颈。文件很大，而且有很多，所以欢迎任何帮助。

#example
df = pd.DataFrame(pd.date_range(start='01/01/1980', end='01/01/2020'), columns=['DT'])

n = 5
spans = []
max_len = len(df) - n
for k in df.index:
    if k < max_len:
        spans.append([df.iloc[k].DT, df.iloc[k + n].DT])

有没有“更好”的方式来做到这一点，即更快。谢谢。

标签： pythonpandaspython-2.7dataframe

解决方案

也许您可以DT按所需数量移动列：

df = pd.DataFrame(pd.date_range(start='01/01/2018', end='01/01/2020'), columns=['DT'])

df['DT2'] = df['DT'].shift(-5)
print(df[df['DT2'].notna()])

印刷：

            DT        DT2
0   2018-01-01 2018-01-06
1   2018-01-02 2018-01-07
2   2018-01-03 2018-01-08
3   2018-01-04 2018-01-09
4   2018-01-05 2018-01-10
..         ...        ...
721 2019-12-23 2019-12-28
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725 2019-12-27 2020-01-01

[726 rows x 2 columns]

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