【Python小程序】第1讲：如何提取指定时间段的数据子集？
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我们的训练营经常收到从事数据分析业务的朋友提出的编程问题，这些问题都是他们在实际业务处理中遇到的，具有普遍性。我们将解决问题的代码以【Python小程序】系列推出，提供给有类似问题的朋友在编程时参考。同时，欢迎朋友们提出编程问题，我们将帮助解决！
编程问题
数据文件data.npy是一个两行多列的numpy数组，其中的第一行是datetime日期时间，第二行是对应的数值。我们的问题是：如何提取该数据集里指定时间段的子集？
首先，我们先将数据集加载到Python里，把它转换成适合数据处理的dataframe.
import numpy as np
import pandas as pd
import datetime
data = np.load('data.npy', allow_pickle=True)
data = data.T
df = pd.DataFrame(data)
df.columns = ['time', 'value']
df.shape
df.head()
(2072592, 2)
这里显示了数据集的前5行，如果我们像按第一列的时间提取一个数据子集，例如，提取2019年2月21日这一天，从15点到16点之间的数据，该如何操作呢？
解决办法
df.dtypes
time object
value object
dtype: object
时间变量time是object, 我们要把它转换成datetime.
df['time'] = pd.to_datetime(df['time'], format='%m/%d/%Y %H:%M:%S')
然后，设置起始、终止的时间变量。
start = datetime.datetime(2019, 2, 21, 15, 0, 0)
end = datetime.datetime(2019,2,21,16,0,0)
利用datetime变量可以直接比较时间大小，提取出从起始时间到终止时间之间的数据子集。
subset = df[df['time']>start]
final_data = subset[subset['time'](68688, 2)
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