Как правильно выбирать диапазоны дат в мультииндексах Pandas? - PullRequest
Новая
       7

Как правильно выбирать диапазоны дат в мультииндексах Pandas?

0 голосов
/ 28 апреля 2018

Как правильно выбрать диапазоны дат в мультииндексах Pandas?

У меня есть многоиндексный фрейм данных, который выглядит следующим образом:

enter image description here

Если я хочу выбрать конкретный день, это тривиально, используя xs: 

data.xs('2011-11-11', level='Date').head()

Однако, если я хочу выбрать диапазон дат, я не могу. Все следующее выдает ошибку Invalid Syntax: 

data.xs('2011-10-10':'2011-11-11', level='Date').head()
data.xs(['2011-10-10':'2011-11-11'], level='Date').head()

Примечание # 1 : Я ищу способ использовать элегантную функциональность Pandas. Естественно, достаточно легко обойти проблему, используя 4 или 5 строк кода, вопрос в том, что такое «правильный путь».

Примечание № 2 : я видел этот ответ , но это не охватывало этот случай.

1 Ответ

0 голосов
/ 28 апреля 2018

Использование данных из предыдущего вопроса: 

d = {'Col1': {(Timestamp('2015-05-14 00:00:00'), '10'): 81.370003,
  (Timestamp('2015-05-14 00:00:00'), '11'): 80.41999799999999,
  (Timestamp('2015-05-14 00:00:00'), 'C3'): 80.879997,
  (Timestamp('2015-05-19 00:00:00'), '3'): 80.629997,
  (Timestamp('2015-05-19 00:00:00'), 'S9'): 80.550003,
  (Timestamp('2015-05-21 00:00:00'), '19'): 80.480003,
  (Timestamp('2015-05-22 00:00:00'), 'C3'): 80.540001},
 'Col2': {(Timestamp('2015-05-14 00:00:00'), '10'): 6.11282,
  (Timestamp('2015-05-14 00:00:00'), '11'): 6.0338,
  (Timestamp('2015-05-14 00:00:00'), 'C3'): 6.00746,
  (Timestamp('2015-05-19 00:00:00'), '3'): 6.10465,
  (Timestamp('2015-05-19 00:00:00'), 'S9'): 6.1437,
  (Timestamp('2015-05-21 00:00:00'), '19'): 6.16096,
  (Timestamp('2015-05-22 00:00:00'), 'C3'): 6.1391599999999995},
 'Col3': {(Timestamp('2015-05-14 00:00:00'), '10'): 39.753,
  (Timestamp('2015-05-14 00:00:00'), '11'): 39.289,
  (Timestamp('2015-05-14 00:00:00'), 'C3'): 41.248999999999995,
  (Timestamp('2015-05-19 00:00:00'), '3'): 41.047,
  (Timestamp('2015-05-19 00:00:00'), 'S9'): 41.636,
  (Timestamp('2015-05-21 00:00:00'), '19'): 42.137,
  (Timestamp('2015-05-22 00:00:00'), 'C3'): 42.178999999999995},
 'Col4': {(Timestamp('2015-05-14 00:00:00'), '10'): 44.950001,
  (Timestamp('2015-05-14 00:00:00'), '11'): 44.75,
  (Timestamp('2015-05-14 00:00:00'), 'C3'): 44.360001000000004,
  (Timestamp('2015-05-19 00:00:00'), '3'): 40.98,
  (Timestamp('2015-05-19 00:00:00'), 'S9'): 42.790001000000004,
  (Timestamp('2015-05-21 00:00:00'), '19'): 43.68,
  (Timestamp('2015-05-22 00:00:00'), 'C3'): 43.490002000000004}}

df = pd.Dataframe(d)

Затем вы можете использовать частичное индексирование строк , чтобы выбрать диапазон дат: 

df.loc['2015-05-14':'2015-05-19']

Выход: 

                    Col1     Col2    Col3       Col4
2015-05-14 10  81.370003  6.11282  39.753  44.950001
           11  80.419998  6.03380  39.289  44.750000
           C3  80.879997  6.00746  41.249  44.360001
2015-05-19 3   80.629997  6.10465  41.047  40.980000
           S9  80.550003  6.14370  41.636  42.790001
...