Pandas DataFrame slicing di giorno/ora/minuto

Question

Ho panda Dataframe con indice datetime come 'YYYY-MM-DD HH: MM: SS'.

Index    Parameter 
2007-05-02 14:14:08  134.8 
2007-05-02 14:14:32  134.8 
2007-05-02 14:14:41  134.8 
2007-05-02 14:14:53  134.8 
2007-05-02 14:15:01  134.8 
2007-05-02 14:15:09  134.8 
...... 
2007-05-30 23:08:02  105.9 
2007-05-30 23:18:02  105.9 
2007-05-30 23:28:02  105.9 
2007-05-30 23:38:03  105.8 

E 'possibile ottenere tagliare un dataframe per anno df['2007'] o per mese df['2007-05']?

Ma quando ho cercato di tagliare dataframe di giorno, per esempio df['2007-05-02'], ho ottenuto l'errore:

KeyError: < Timestamp: 2007-02-05 00:00:00. 

Io uso la versione 8.0.1 panda. È possibile suddividere DataFrame con una frequenza minore rispetto all'anno o al mese? Ad esempio, per giorno o ora?

Answer 1

utilizzare df.ix[x:y] dove x e sono oggetti datetime.

Esempio:

In [117]: frame.index.summary() 
Out[117]: 'DatetimeIndex: 6312960 entries, 2000-04-05 00:01:00 to 2012-04-06 00:00:00\nFreq: T' 


In [118]: x=datetime(2001, 4, 5, 0, 1) 

In [119]: y=datetime(2001, 4, 5, 0, 5) 

In [120]: print frame.ix[x:y] 
        radiation  tamb 
2001-04-05 00:01:00 67.958873 8.077386 
2001-04-05 00:02:00 50.801294 0.731453 
2001-04-05 00:03:00 16.042035 6.944998 
2001-04-05 00:04:00 5.678343 9.728967 
2001-04-05 00:05:00 72.551601 7.652942 

si può anche fare questo:

In [121]: print frame.ix[x] 
radiation 67.958873 
tamb   8.077386 
Name: 2001-04-05 00:01:00