python+dataframe+用时间索引选择数据

一、 dataframe 加时间索引

方法见下图:

python+dataframe+用时间索引选择数据_第1张图片

【注意】
这里增加的索引是一个列表,没有字段名称,用index= ‘列表名’即可

二、 时间索引的选择

索引最大的作用就是:选择行的依据,在数据量较大时,索引可以方便我们快速取数据。

还记得之前笔记中选择行的方法有两种:一是,’表名’[行切片];一是 ’表名’.loc[索引号]
注意iloc不单独选择行,比如:’表名’.iloc[行号x ],结果是第x列。

那么索引做行选择的用法有哪些呢?

1、普通选择

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可以看出,甚至可以使用索引的部分信息查出符合条件的多条记录。

2、切片选择

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注意:loc[ ]函数是包含下边界时间的

3、truncate()函数

Truncate()函数是减去某一部分的意思,常用参数有before和after。这里的可以使用(before = 索引或部分索引),表示不要包含个时点之前的,而这个时点的数据还是要保留的
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三、 时间索引分组

按时间索引可以方便地对数据进行分组,可以按年、月、日,也可以按周进行分组,方法如下图:

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四、 总结

本节重点:3种使用“索引 + 表名.loc[] ”选择行的方法,注意truncate()函数使用时要对索引排序。
另外,使用时间索引进行分组,注意 表名.index.week的用法。

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