pandas 日内数据按日期定位

Question

我有一个盘中数据框（索引是 DatetimeIndex）。我想在日内 df 定位的日子（它也是 DatetimeIndex，因此它像日期一样表示，但它是 YYYY-MM-DD hh:mm:ss 和 hh:mm:ss = 00:00:00）。

例如：

intraday_df =

                       Column
Date
2005-01-03 09:30:00    0.9962
2005-01-03 09:31:00    0.9963
2005-01-03 09:32:00    0.9939
2005-01-03 09:33:00    0.9937
2005-01-03 09:34:00    0.9905
...                       ...
2021-09-16 15:56:00  148.7800
2021-09-16 15:57:00  148.7250
2021-09-16 15:58:00  148.7400
2021-09-16 15:59:00  148.8500
2021-09-16 16:00:00  148.7900

days = DatetimeIndex(['2005-03-09', '2005-03-24', '2005-03-31', '2005-04-14',
               '2005-04-18', '2005-04-22', '2005-05-24', '2005-05-25',
               '2005-06-06', '2005-06-10',
               ...
               '2020-09-10', '2020-09-15', '2020-09-18', '2020-09-28',
               '2020-10-12', '2020-10-14', '2020-12-22', '2021-01-11',
               '2021-01-28', '2021-05-07'],
              dtype='datetime64[ns]', length=200, freq=None)

我想到了这样的事情

intraday_df[pd.Series(intraday_df.index.date, index=intraday_df.index).isin(days.index.date)]

但是没有我看到的那么好。我想做这样的事情：

intraday_df[intraday_df.index.to_series().agg(date).isin(days.index.date)]

但我不知道如何聚合（或应用）日期方法...

或者有更好的吗？

Answer 1

您可以简化现有的解决方案

intraday_df[intraday_df.index.floor().isin(days)]

Answer 2

也试试这个：

intraday_df[pd.Series(intraday_df.index.date).isin(days)]

Answer 3

使用 DatetimeIndex.floor or DatetimeIndex.normalize 删除次数，输出为 datetimes，因此可能匹配 days:

intraday_df[intraday_df.index.floor('d').isin(days)]

intraday_df[intraday_df.index.normalize().isin(days)]

或按 DatetimeIndex.date:

将 bath 转换为日期

intraday_df[intraday_df.index.date.isin(days.date)]

pandas 日内数据按日期定位

pandas loc by dates on intraday data

python

pandas

dataframe

date

series