极客笔记从特定时间序列频率的DateTimeIndex中提取小时Python Pandas
Pandas是Python中最流行的数据分析库之一。它提供了许多灵活的函数和数据结构来处理和分析数据。其中，DateTimeIndex是一个非常方便的数据类型，可以轻松地处理时间数据。在DateTimeIndex中，我们可以轻松地提取出年、季度、月、日和小时等时间信息。本文将介绍如何使用Pandas从特定时间序列频率的DateTimeIndex中提取小时信息。
1. 创建具有时间序列的DataFrame
首先，我们需要创建一个Pandas DataFrame，其中包含时间序列数据。我们可以使用Python中datetime库的datetime函数来创建一组具有时间序列的数据。下面是一个创建具有时间序列的DataFrame的例子：
import pandas as pd
from datetime import datetime
# 创建一个包含48个小时的DataFrame，时间频率为每分钟
date_rng = pd.date_range(start='1/1/2022', end='1/2/2022', freq='1min')
df = pd.DataFrame(date_rng, columns=['date'])
# 在DataFrame中添加一列随机数
import random
df['data'] = [random.randint(0, 100) for i in range(len(date_rng))]
在上面的代码中，我们创建了一个日期范围为从2022年1月1日到2022年1月2日，时间频率为每分钟的Pandas DataFrame。DataFrame包含两列数据，一列是时间序列数据，另一列是随机数。
2. 将时间数据设置为索引
为了使用DatetimeIndex，我们需要将时间数据设置为DataFrame的索引。这可以通过使用set_index()方法来完成。下面是一个将时间序列数据设置为索引的例子：
# 将日期列设置为索引
df = df.set_index('date')
# 查看DataFrame
print(df.head())
在上面的代码中，我们将日期列设置为索引，并使用head()方法查看DataFrame的前五行。
3. 提取小时信息
现在，我们已经准备好从DateTimeIndex中提取小时信息了。这可以通过使用DatetimeIndex的hour属性来实现。下面是一个从DateTimeIndex中提取小时信息的例子：
# 提取小时信息
df['hour'] = df.index.hour
# 查看DataFrame
print(df.head())
在上面的代码中，我们使用DateTimeIndex的hour属性来提取小时信息，并将其存储在DataFrame的新列中。使用head()方法查看DataFrame的前五行，可以发现新列“hour”中包含每个时间的小时信息。
4. 过滤数据
最后，我们可以使用获取到的小时信息来过滤数据。例如，我们可以使用query()方法仅选择在指定小时范围内的数据。下面是一个使用query()方法过滤数据的例子：
# 选择小时范围在9到12小时内的数据
subset = df.query('hour >= 9 and hour <= 12')
# 查看DataFrame
print(subset.head())
在上面的代码中，我们使用query()方法选择具有小时范围在9到12之间的所有数据，并存储选择的数据子集在一个新的DataFrame中。使用head()方法查看子集DataFrame的前五行，可以发现子集DataFrame仅包含具有所选小时范围内的数据。
结论
在本文中，我们学习了如何使用Pandas从特定时间序列频率的DateTimeIndex中提取小时信息。我们创建了一个具有时间序列数据的DataFrame，并将时间序列数据设置为索引。然后，我们使用DateTimeIndex的hour属性提取小时信息，并使用获取到的小时信息来过滤数据。这些步骤可以轻松地操作和分析时间序列数据，以便支持各种数值和分类分析的任务。