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仅保留pandas数据帧中特定时间范围内的行

在pandas中,要保留数据帧中特定时间范围内的行,可以使用以下方法:

  1. 首先,确保时间列的数据类型是datetime类型。如果不是,可以使用pd.to_datetime()函数将其转换为datetime类型。
  2. 使用布尔索引来选择特定时间范围内的行。可以通过以下方式实现:
代码语言:txt
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import pandas as pd

# 假设DataFrame中有一个名为'time'的列,存储了时间信息
df['time'] = pd.to_datetime(df['time'])  # 将'time'列转换为datetime类型

start_time = pd.to_datetime('2022-01-01 00:00:00')  # 设置起始时间
end_time = pd.to_datetime('2022-01-31 23:59:59')  # 设置结束时间

# 使用布尔索引选择特定时间范围内的行
selected_rows = df[(df['time'] >= start_time) & (df['time'] <= end_time)]

上述代码中,首先将'time'列转换为datetime类型,然后使用布尔索引选择时间范围内的行。df['time'] >= start_time表示选择大于等于起始时间的行,df['time'] <= end_time表示选择小于等于结束时间的行。最后,通过逻辑与运算符&将两个条件组合起来,得到特定时间范围内的行。

  1. 如果需要保留特定时间范围内的行,并且删除其他行,可以使用df.drop()函数。示例如下:
代码语言:txt
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import pandas as pd

# 假设DataFrame中有一个名为'time'的列,存储了时间信息
df['time'] = pd.to_datetime(df['time'])  # 将'time'列转换为datetime类型

start_time = pd.to_datetime('2022-01-01 00:00:00')  # 设置起始时间
end_time = pd.to_datetime('2022-01-31 23:59:59')  # 设置结束时间

# 使用布尔索引选择特定时间范围内的行,并删除其他行
df = df[(df['time'] >= start_time) & (df['time'] <= end_time)].reset_index(drop=True)

上述代码中,通过df[(df['time'] >= start_time) & (df['time'] <= end_time)]选择特定时间范围内的行,并使用reset_index(drop=True)重置索引,最终得到只包含特定时间范围内行的新数据帧。

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