当我们需要在Pandas数据框架中根据时间进行筛选和过滤时，我们通常使用两个重要的概念：索引和切片。通过这两个概念，我们可以轻松地对数据框架进行按时间段的筛选。下面是详细的攻略。
首先，我们需要生成时间索引。Pandas的date_range()函数可以用于生成一组时间序列。
import pandas as pd
# 生成一个包含30天时间序列的DataFrame
datelist = pd.date_range('2021-01-01', periods=30)
df = pd.DataFrame({'date': datelist})
上述代码中，我们首先使用date_range()函数生成了从2021年1月1日开始的30天时间序列。接着，我们将其转化为数据框架，并将其保存在变量df中。
设置时间索引后，我们需要将其设置为数据框架的索引。通过设置索引，我们可以轻松地在时间范围内筛选数据。
# 将'date'列设置为DataFrame的索引
df.set_index('date', inplace=True)
上述代码中，我们使用set_index()函数将date列设置为数据框架的索引。
接下来，我们可以使用切片来按时间段过滤数据。切片的写法与Python中的List或者Numpy中array的切片类似。
# 选择2021年1月的数据
df['2021-01']
# 选择2021年1月1日到1月15日的数据
df['2021-01-01':'2021-01-15']
上述代码中，我们使用了方括号[]进行切片，可以根据不同的时间段进行数据过滤。
import pandas as pd
# 生成一个包含30天时间序列的DataFrame
datelist = pd.date_range('2021-01-01', periods=30)
df = pd.DataFrame({'date': datelist, 'value': range(30)})
# 将'date'列设置为DataFrame的索引
df.set_index('date', inplace=True)
# 选择2021年1月1日到1月15日的数据
df_jan = df['2021-01-01':'2021-01-15']
# 输出结果
print(df_jan)
上述代码中，我们生成了一个包含30天时间序列的数据框架，并将其转化为时间索引。接着，我们使用切片来选择1月1日到1月15日的数据，并将其保存在变量df_jan中。最后，我们通过print()函数输出结果。
输出结果为：
value
date
2021-01-01 0
2021-01-02 1
2021-01-03 2
2021-01-04 3
2021-01-05 4
2021-01-06 5
2021-01-07 6
2021-01-08 7
2021-01-09 8
2021-01-10 9
2021-01-11 10
2021-01-12 11
2021-01-13 12
2021-01-14 13
2021-01-15 14
从结果可以看出，我们成功地按时间过滤了数据，并得到了所需的结果。
本文链接：http://task.lmcjl.com/news/17311.html