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 4DataFrame.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