如何在 python3 中的 pandas 数据帧的特定时间范围内 select 列？

Question

这是我的 pandas 数据框

                     time    energy
0     2018-01-01 00:15:00    0.0000
1     2018-01-01 00:30:00    0.0000
2     2018-01-01 00:45:00    0.0000
3     2018-01-01 01:00:00    0.0000
4     2018-01-01 01:15:00    0.0000
5     2018-01-01 01:30:00    0.0000
6     2018-01-01 01:45:00    0.0000
7     2018-01-01 02:00:00    0.0000
8     2018-01-01 02:15:00    0.0000
9     2018-01-01 02:30:00    0.0000
10    2018-01-01 02:45:00    0.0000
11    2018-01-01 03:00:00    0.0000
12    2018-01-01 03:15:00    0.0000
13    2018-01-01 03:30:00    0.0000
14    2018-01-01 03:45:00    0.0000
15    2018-01-01 04:00:00    0.0000
16    2018-01-01 04:15:00    0.0000
17    2018-01-01 04:30:00    0.0000
18    2018-01-01 04:45:00    0.0000
19    2018-01-01 05:00:00    0.0000
20    2018-01-01 05:15:00    0.0000
21    2018-01-01 05:30:00    0.9392
22    2018-01-01 05:45:00    2.8788
23    2018-01-01 06:00:00    5.5768
24    2018-01-01 06:15:00    8.6660
25    2018-01-01 06:30:00   15.8648
26    2018-01-01 06:45:00   24.1760
27    2018-01-01 07:00:00   38.5324
28    2018-01-01 07:15:00   49.9292
29    2018-01-01 07:30:00   64.3788

我想 select 使用特定时间范围 01:15:00 - 05:30:00 来自 能量列 的值 并对这些值求和。对于列中的 select 数据，我需要小时和分钟值。我知道如何分别使用小时和分钟从列中 select 数据..

import panadas as pd
from datetime import datetime as dt
energy_data = pd.read_csv("/home/mayukh/Downloads/Northam_january2018/output1.csv", index_col=None)
#Using Hour 
sum = energy_data[((energy_data.time.dt.hour < 1) & (energy_data.time.dt.hour >= 5))]['energy'].sum()
#using Minute
sum = energy_data[((energy_data.time.dt.minute < 15) & (energy_data.time.dt.minute >= 30))]['energy'].sum()

但我不知道如何将小时和分钟一起用于 select 数据。请告诉我如何进行。

Answer 1

使用between_time working with Datetimeindex created by set_index:

#if necessary convert to datetime
df['time'] = pd.to_datetime(df['time'])
a = df.set_index('time').between_time('01:15:00','05:30:00')['energy'].sum()
print (a)
0.9392

详情:

print (df.set_index('time').between_time('01:15:00','05:30:00'))
                     energy
time                       
2018-01-01 01:15:00  0.0000
2018-01-01 01:30:00  0.0000
2018-01-01 01:45:00  0.0000
2018-01-01 02:00:00  0.0000
2018-01-01 02:15:00  0.0000
2018-01-01 02:30:00  0.0000
2018-01-01 02:45:00  0.0000
2018-01-01 03:00:00  0.0000
2018-01-01 03:15:00  0.0000
2018-01-01 03:30:00  0.0000
2018-01-01 03:45:00  0.0000
2018-01-01 04:00:00  0.0000
2018-01-01 04:15:00  0.0000
2018-01-01 04:30:00  0.0000
2018-01-01 04:45:00  0.0000
2018-01-01 05:00:00  0.0000
2018-01-01 05:15:00  0.0000
2018-01-01 05:30:00  0.9392

Answer 2

您可以将列转换为 datetime 并将 .loc 访问器与 pd.Series.between:

一起使用

from datetime import datetime

df['time'] = pd.to_datetime(df['time'])

start = datetime.strptime('01:15:00', '%H:%M:%S').time()
end = datetime.strptime('05:30:00', '%H:%M:%S').time()

result = df.loc[df['A'].dt.time.between(start, end), 'energy'].sum()

如何在 python3 中的 pandas 数据帧的特定时间范围内 select 列？

How to select column for a specific time range from pandas dataframe in python3?

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