选择有间隔的行

Question

我有一个带有 TimeIndexed 值的宽 Pandas 数据框，我想使用我制作的 Interval 对象进行选择：

inter = pd.Interval(pd.Timestamp('2017-12-05 16:36:17'),
                    pd.Timestamp('2017-12-05 22:00:00'), closed='left')

我尝试了 loc 和 iloc 方法，但它们不接受 Interval 实例作为参数。

我可以这样测试时间戳是否在该间隔内：

pd.Timestamp('2017-12-05 22:00:00') in inter

但我无法编写一行来选择数据帧的行。

Answer 1

设置

s = pd.Series(
      pd.date_range('2017-12-05 16:00:00', '2017-12-05 23:00:00', freq='H')
)
s

0   2017-12-05 16:00:00
1   2017-12-05 17:00:00
2   2017-12-05 18:00:00
3   2017-12-05 19:00:00
4   2017-12-05 20:00:00
5   2017-12-05 21:00:00
6   2017-12-05 22:00:00
7   2017-12-05 23:00:00
dtype: datetime64[ns]

以下是针对所有 4 种区间包含情况的解决此问题的方法。

1. closed='left'

   (inter.left <= s) & (s < inter.right)
   
   0    False
   1     True
   2     True
   3     True
   4     True
   5     True
   6    False
   7    False
   dtype: bool
   

2. closed='right'

   (inter.left < s) & (s <= inter.right)
   
   0    False
   1     True
   2     True
   3     True
   4     True
   5     True
   6     True
   7    False
   dtype: bool
   

3. closed='neither'

   (inter.left < s) & (s < inter.right)
   
   0    False
   1     True
   2     True
   3     True
   4     True
   5     True
   6    False
   7    False
   dtype: bool
   

4. closed='both'（使用pd.Series.between，应该稍微更有效率）。

   s.between(inter.left, inter.right, inclusive=True) 
   
   0    False
   1     True
   2     True
   3     True
   4     True
   5     True
   6     True
   7    False
   dtype: bool
   

使用任何这些方法计算这些数量后，选择行就很容易了，我们上面刚刚计算的布尔掩码在s[mask]哪里。mask