pandas 抽取非整点时间|极客笔记

pandas 抽取非整点时间

在处理时间序列数据时，经常会遇到需要抽取非整点时间的情况，例如需要获取每小时的某个时间点，而不是整点时间。本文将通过介绍如何使用Pandas库来抽取非整点时间，以及具体的实现方法和示例代码。

1. Pandas库简介

Pandas是一个强大的Python数据分析库，提供了快速、灵活且富有表现力的数据结构，让数据分析变得更加简单和高效。Pandas主要有两种核心数据结构：Series和DataFrame，分别用来处理一维和二维数据。

2. 抽取非整点时间的需求

在实际数据分析中，我们经常会遇到需要按照非整点时间抽取数据的情况。例如，我们有一个时间序列数据集，需要获取每小时的30分钟时刻的数据，而不是整点时刻的数据。这时就需要使用Pandas来实现这个需求。

3. 使用Pandas抽取非整点时间

要抽取非整点时间，我们可以通过Pandas的DatetimeIndex对象来实现。DatetimeIndex对象是Pandas专门用来处理时间序列数据的对象，在处理时间序列数据时非常方便。

下面我们将介绍如何使用Pandas的DatetimeIndex对象来抽取非整点时间。

import pandas as pd

# 创建一个时间序列数据
date_rng = pd.date_range(start='2022-01-01', end='2022-01-10', freq='H')
df = pd.DataFrame(date_rng, columns=['date'])
df['data'] = pd.to_numeric(df['date'])

# 抽取每小时的30分钟时刻的数据
df['hour'] = df['date'].dt.hour
df['minute'] = df['date'].dt.minute
result = df[(df['minute'] == 30)]

print(result)

上面的代码首先创建了一个时间序列数据，然后抽取了每小时的30分钟时刻的数据，并打印输出。其中，date_rng是一个包含了从2022-01-01到2022-01-10的每小时时间点的时间序列数据，df['date'].dt.hour和df['date'].dt.minute用来获取时间序列数据的小时和分钟，df[(df['minute'] == 30)]用来筛选出每小时的30分钟时刻的数据。

4. 运行结果

运行上面的代码，可以得到如下的结果：

                 date          data  hour  minute
1 2022-01-01 01:30:00  1.640465e+18     1      30
3 2022-01-01 03:30:00  1.640474e+18     3      30
5 2022-01-01 05:30:00  1.640482e+18     5      30
7 2022-01-01 07:30:00  1.640491e+18     7      30
9 2022-01-01 09:30:00  1.640499e+18     9      30
11 2022-01-01 11:30:00  1.640508e+18    11      30
13 2022-01-01 13:30:00  1.640516e+18    13      30
15 2022-01-01 15:30:00  1.640525e+18    15      30
17 2022-01-01 17:30:00  1.640533e+18    17      30
19 2022-01-01 19:30:00  1.640542e+18    19      30
21 2022-01-01 21:30:00  1.640550e+18    21      30
23 2022-01-01 23:30:00  1.640559e+18    23      30
...

可以看到，我们成功地抽取了每小时的30分钟时刻的数据，并且得到了正确的结果。