pandas выбор строк на основе нескольких столбцов даты и времени - PullRequest
2 голосов
/ 12 марта 2020

У меня есть два столбца StartTime и EndTime, мне нужно выбрать события, происходящие между 7-9 и 18-20. До сих пор я пробовал это:

+------------+--------------------------------+-------------------------------+
|            |                StartTime       |            EndTime            |
+------------+--------------------------------+-------------------------------+
|        25  | 2018-05-17 11:52:21.769491600  | 2018-05-17 23:08:35.731376400 |
|        32  | 2018-05-19 14:22:24.141359000  | 2018-05-19 18:37:04.003643800 |
|        42  | 2018-05-22 08:25:01.015975500  | 2018-05-22 22:32:34.249869500 |
|        43  | 2018-05-22 08:46:06.187427200  | 2018-05-22 21:29:17.397438000 |
|        44  | 2018-05-22 13:38:37.289871700  | 2018-05-22 18:38:36.498623500 |
+------------+--------------------------------+-------------------------------+

Я извлек часы из данных, использованных ими для вычисления следующих

df = df[((df['start_hr']<=7) & (df['end_hr']>=9)) | ((df['start_hr']<=18) & (df['end_hr']>=20))]

Есть ли более точная и быстрая альтернатива этому?

Ответы [ 2 ]

1 голос
/ 12 марта 2020

Это на некоторое время увеличит потребление памяти, но вы можете сделать что-то вроде этого, когда создадите два временных столбца и используете для них «df.query». Обязательно удалите столбцы позже.

df = df.assign(start_hr=df.start_hr.dt.hour, end_hr=df.end_hr.dt.hour)

df.query('(start_hr <= 7  and end_hr >=9) or (start_hr <= 18  and end_hr >=20) ')
0 голосов
/ 12 марта 2020

Вы можете использовать это:


df['start_hr'] = pd.to_datetime(df['start_hr']) 
df['end_hr'] = pd.to_datetime(df['end_hr'])

df['start_hr_day'] = df['start_hr'].dt.day
df['end_hr_day'] = df['start_hr'].dt.day 

df.loc[((df['start_hr_day']<=7) & (df['end_hr_day']>=9))|((df['start_hr_day']<=18) & (df['end_hr_day']>=20))]

Добро пожаловать на сайт PullRequest, где вы можете задавать вопросы и получать ответы от других членов сообщества.
...