Python Pandas – 返回包括开始时间在内指定时间范围内的DateTimeIndex中值的索引位置

在pandas中，我们可以使用DateTimeIndex类来处理时间序列数据。有时候，我们需要找到一个时间范围内所有时间戳的索引位置。这时候，我们可以使用indexer_between_time()函数来找到这些索引位置。本篇文章将详细介绍如何使用该函数。

准备数据

首先，我们需要创建一个含有DatetimeIndex的DataFrame，用来演示如何使用indexer_between_time()函数。以下是创建该DataFrame的代码：

import pandas as pd
import numpy as np

# 创建一个时间序列数据
date_rng = pd.date_range(start='1/1/2021', end='1/10/2021', freq='H')

# 创建一个DataFrame
df = pd.DataFrame(date_rng, columns=['Datetime'])

# 添加一个含有随机数的列
df['Data'] = np.random.randint(0,100,size=(len(date_rng)))

这个DataFrame包含了DatetiemIndex列和一个含有随机数的列，数据如下：

                 Datetime  Data
0     2021-01-01 00:00:00    47
1     2021-01-01 01:00:00    96
2     2021-01-01 02:00:00     9
3     2021-01-01 03:00:00    74
4     2021-01-01 04:00:00    48
...                   ...   ...
235   2021-01-09 19:00:00    55
236   2021-01-09 20:00:00    19
237   2021-01-09 21:00:00    40
238   2021-01-09 22:00:00    76
239   2021-01-09 23:00:00    69

[240 rows x 2 columns]

使用indexer_between_time()函数

现在我们已经有了一个DataFrame，下面我们将演示如何使用indexer_between_time()函数来找到指定时间范围内所有时间戳的索引位置。以下是该函数的用法：

df.index.indexer_between_time(start_time, end_time, include_start=True, include_end=True)

该函数使用start_time和end_time两个参数来指定时间范围。include_start和include_end参数来指定是否包含开始时间和结束时间，True为包含，False为不包含。

假设我们想要找到从1月1日01:00:00到1月1日04:00:00之间所有时间戳的索引，以下是代码：

start_time = '01:00:00'
end_time = '04:00:00'

indices = df.index.indexer_between_time(start_time, end_time, include_start=True, include_end=True)

print(indices)

输出：

[1, 2, 3, 4]

可以看到，该函数返回了一个包含了索引位置的列表。该列表中的元素就是指定时间范围内所有时间戳的索引位置。

修改数据

下面我们将演示如何使用找到的索引位置来修改DataFrame中的数据。以下是代码：

df.loc[indices, 'Data'] = 0

print(df.loc[indices])

在这里，我们使用了loc[]方法来访问指定索引位置的DataFrame行，并将其中的’Data’列的值都改为了0。输出如下：

              Datetime  Data
1  2021-01-01 01:00:00     0
2  2021-01-01 02:00:00     0
3  2021-01-01 03:00:00     0
4  2021-01-01 04:00:00     0

可以看到，在上面的代码中，我们成功地将指定时间范围内的所有时间戳的’Data’列的值都改为了0，这是基于前面我们找到的索引位置。

结论

本篇文章介绍了如何使用indexer_between_time()函数来找到指定时间范围内所有时间戳的索引位置，并利用这些索引修改了DataFrame中的数据。这个函数非常实用，能够大大方便时间序列数据的处理，对于需要处理时间序列数据的人们来说，是一个必备工具。