Asumme以下玩具代码:
import numpy as np
import pandas as pd
rng = pd.date_range('1/1/2011', periods=72, freq='H')
avec = np.random.rand(len(rng))
bvec = np.random.rand(len(rng))
df = pd.DataFrame({"A":avec,"B":bvec}, index=rng)
我现在可以选择时间间隔的一部分
df.loc["2011-01-02",:]
有没有办法有效地访问与结果切片对应的布尔掩码,即:
array([False, False, False, False, False, False, False, False, False,
False, False, False, False, False, False, False, False, False,
False, False, False, False, False, False, True, True, True,
True, True, True, True, True, True, True, True, True,
True, True, True, True, True, True, True, True, True,
True, True, True, False, False, False, False, False, False,
False, False, False, False, False, False, False, False, False,
False, False, False, False, False, False, False, False, False], dtype=bool)
我已经尝试过an earlier stackoverflow answer中的建议,但是df.index.date需要很长时间才能在我的数据集上运行…
最佳答案 如果性能是重要的链2布尔掩码:
(df.index >= "2011-01-02") & (df.index < "2011-01-03")