相关疑难解决方法(0)

基于索引的Pandas Dataframe Mask

我有以下数据帧:

import pandas as pd
index = pd.date_range('2013-1-1',periods=10,freq='15Min')
data = pd.DataFrame(data=[1,2,3,4,5,6,7,8,9,0], columns=['value'], index=index)
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)

如何根据索引值生成掩码?我知道我可以这样做:

data['value'] > 3
Out[40]: 
2013-01-01 00:00:00    False
2013-01-01 00:15:00    False
2013-01-01 00:30:00    False
2013-01-01 00:45:00     True
2013-01-01 01:00:00     True
2013-01-01 01:15:00     True
2013-01-01 01:30:00     True
2013-01-01 01:45:00     True
2013-01-01 02:00:00     True
2013-01-01 02:15:00    False
Freq: 15T, Name: value, dtype: bool
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)

我想生成一个掩码,只考虑索引在一定范围内的某些行.我想做一些像data['index'].time() > datetime.time(1,15)生成面具的事情.当然,除非data['index']索引不是列的名称,否则会失败.如何引用掩码中行的索引值?

python python-2.7 pandas

5
推荐指数
2
解决办法
7908
查看次数

标签 统计

pandas ×1

python ×1

python-2.7 ×1