DataFrame.at_time(time, asof=False, axis=None)
在特定时间选择值(例如,上午9:30)。
参数: | time : axis : { 版本0.24.0中的新功能。 |
返回: | values_at_time : 与调用者类型相同 |
Raises: | TypeError 如果索引不是 DatetimeIndex |
例子,
>>> i = pd.date_range('2018-04-09', periods=4, freq='12H')
>>> ts = pd.DataFrame({'A': [1,2,3,4]}, index=i)
>>> ts
A
2018-04-09 00:00:00 1
2018-04-09 12:00:00 2
2018-04-10 00:00:00 3
2018-04-10 12:00:00 4
>>> ts.at_time('12:00')
A
2018-04-09 12:00:00 2
2018-04-10 12:00:00 4
DataFrame.between_time(start_time, end_time, include_start=True, include_end=True, axis=None)
选择一天中特定时间之间的值(例如,上午9:00-9:30)。
通过设置start_time为晚于end_time,您可以获得不在两次之间的时间。
参数: | start_time : end_time : include_start : include_end : axis : { 版本0.24.0中的新功能。 |
返回: | values_between_time : 与调用者相同的类型 |
Raises: | TypeError 如果索引不是 DatetimeIndex |
例子,
>>> i = pd.date_range('2018-04-09', periods=4, freq='1D20min')
>>> ts = pd.DataFrame({'A': [1,2,3,4]}, index=i)
>>> ts
A
2018-04-09 00:00:00 1
2018-04-10 00:20:00 2
2018-04-11 00:40:00 3
2018-04-12 01:00:00 4
>>> ts.between_time('0:15', '0:45')
A
2018-04-10 00:20:00 2
2018-04-11 00:40:00 3
通过设置晚于以下设置,您获得的时间不会介于两次之间 :start_timeend_time
>>> ts.between_time('0:45', '0:15')
A
2018-04-09 00:00:00 1
2018-04-12 01:00:00 4