python – 使用.loc访问器的pandas datetime索引的布尔掩码

2019年8月4日 180次阅读

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")
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