Я создаю DataFrame из CSV следующим образом:
stock = pd.read_csv('data_in/' + filename + '.csv', skipinitialspace=True)
DataFrame имеет столбец даты. Есть ли способ создать новый DataFrame (или просто перезаписать существующий), который содержит только строки со значениями даты, которые попадают в указанный диапазон дат или между двумя указанными значениями даты?
Есть два возможных решения:
df.loc[mask]df[start_date: end_date]Использование логической маски:
Убедитесь, что df['date'] является серией с dtype datetime64[ns]:
df['date'] = pd.to_datetime(df['date'])
Сделайте логическую маску. start_date и end_date могут быть datetime.datetime s, np.datetime64 s, pd.Timestamp s или даже строки datetime:
#greater than the start date and smaller than the end date
mask = (df['date'] > start_date) & (df['date'] <= end_date)
Выберите подкадр данных:
df.loc[mask]
или переназначить на df
df = df.loc[mask]
Например,
import numpy as np
import pandas as pd
df = pd.DataFrame(np.random.random((200,3)))
df['date'] = pd.date_range('2000-1-1', periods=200, freq='D')
mask = (df['date'] > '2000-6-1') & (df['date'] <= '2000-6-10')
print(df.loc[mask])
доходность
0 1 2 date
153 0.208875 0.727656 0.037787 2000-06-02
154 0.750800 0.776498 0.237716 2000-06-03
155 0.812008 0.127338 0.397240 2000-06-04
156 0.639937 0.207359 0.533527 2000-06-05
157 0.416998 0.845658 0.872826 2000-06-06
158 0.440069 0.338690 0.847545 2000-06-07
159 0.202354 0.624833 0.740254 2000-06-08
160 0.465746 0.080888 0.155452 2000-06-09
161 0.858232 0.190321 0.432574 2000-06-10
Использование DatetimeIndex:
Если вы собираетесь сделать большой выбор по дате, может быть быстрее установить столбец date в качестве индекса первым. Затем вы можете выбрать строки по дате, используя df.loc[start_date:end_date].
import numpy as np
import pandas as pd
df = pd.DataFrame(np.random.random((200,3)))
df['date'] = pd.date_range('2000-1-1', periods=200, freq='D')
df = df.set_index(['date'])
print(df.loc['2000-6-1':'2000-6-10'])
доходность
0 1 2
date
2000-06-01 0.040457 0.326594 0.492136 # <- includes start_date
2000-06-02 0.279323 0.877446 0.464523
2000-06-03 0.328068 0.837669 0.608559
2000-06-04 0.107959 0.678297 0.517435
2000-06-05 0.131555 0.418380 0.025725
2000-06-06 0.999961 0.619517 0.206108
2000-06-07 0.129270 0.024533 0.154769
2000-06-08 0.441010 0.741781 0.470402
2000-06-09 0.682101 0.375660 0.009916
2000-06-10 0.754488 0.352293 0.339337
Хотя индексация списка Python, например, seq[start:end] включает start но не end, напротив, Pandas df.loc[start_date: end_date] включает обе конечные точки в результат, если они находятся в индексе. Однако в индексе не должно быть ни start_date ни end_date.
Также обратите внимание, что pd.read_csv имеет параметр parse_dates который вы можете использовать для анализа столбца date как datetime64 s. Таким образом, если вы используете parse_dates, вам не нужно использовать df['date'] = pd.to_datetime(df['date']).
Я считаю, что лучшим вариантом будет использование прямых проверок, а не использование функции loc:
df = df[(df['date'] > '2000-6-1') & (df['date'] <= '2000-6-10')]
Это работает для меня.
Основная проблема с функцией loc с помощью среза заключается в том, что лимиты должны присутствовать в действительных значениях, если это не приведет к KeyError.
Вы можете использовать метод isin в столбце date например, так: df[df["date"].isin(pd.date_range(start_date, end_date))]
Примечание: это работает только с датами (как задает вопрос), а не с отметками времени.
Пример:
import numpy as np
import pandas as pd
# Make a DataFrame with dates and random numbers
df = pd.DataFrame(np.random.random((30, 3)))
df['date'] = pd.date_range('2017-1-1', periods=30, freq='D')
# Select the rows between two dates
in_range_df = df[df["date"].isin(pd.date_range("2017-01-15", "2017-01-20"))]
print(in_range_df) # print result
который дает
0 1 2 date
14 0.960974 0.144271 0.839593 2017-01-15
15 0.814376 0.723757 0.047840 2017-01-16
16 0.911854 0.123130 0.120995 2017-01-17
17 0.505804 0.416935 0.928514 2017-01-18
18 0.204869 0.708258 0.170792 2017-01-19
19 0.014389 0.214510 0.045201 2017-01-20
Вы также можете использовать between:
df[df.some_date.between(start_date, end_date)]
Сохраняя решение простым и питонным, я бы посоветовал вам попробовать это.
В случае, если вы собираетесь делать это часто, лучшим решением было бы сначала установить столбец даты в качестве индекса, который преобразует столбец в DateTimeIndex, и использовать следующее условие для нарезки любого диапазона дат.
import pandas as pd
data_frame = data_frame.set_index('date')
df = data_frame[(data_frame.index > '2017-08-10') & (data_frame.index <= '2017-08-15')]
Я предпочитаю не изменять df.
Опция заключается в получении index дат start и end:
import numpy as np
import pandas as pd
#Dummy DataFrame
df = pd.DataFrame(np.random.random((30, 3)))
df['date'] = pd.date_range('2017-1-1', periods=30, freq='D')
#Get the index of the start and end dates respectively
start = df[df['date']=='2017-01-07'].index[0]
end = df[df['date']=='2017-01-14'].index[0]
#Show the sliced df (from 2017-01-07 to 2017-01-14)
df.loc[start:end]
что приводит к:
0 1 2 date
6 0.5 0.8 0.8 2017-01-07
7 0.0 0.7 0.3 2017-01-08
8 0.8 0.9 0.0 2017-01-09
9 0.0 0.2 1.0 2017-01-10
10 0.6 0.1 0.9 2017-01-11
11 0.5 0.3 0.9 2017-01-12
12 0.5 0.4 0.3 2017-01-13
13 0.4 0.9 0.9 2017-01-14
С моим тестированием версии 0.22.0 для pandas 0.22.0 вы можете ответить на этот вопрос проще с помощью более читабельного кода, просто используя between.
# create a single column DataFrame with dates going from Jan 1st 2018 to Jan 1st 2019
df = pd.DataFrame({'dates':pd.date_range('2018-01-01','2019-01-01')})
Допустим, вы хотите получить даты между 27 ноября 2018 года и 15 января 2019 года:
# use the between statement to get a boolean mask
df['dates'].between('2018-11-27','2019-01-15', inclusive=False)
0 False
1 False
2 False
3 False
4 False
# you can pass this boolean mask straight to loc
df.loc[df['dates'].between('2018-11-27','2019-01-15', inclusive=False)]
dates
331 2018-11-28
332 2018-11-29
333 2018-11-30
334 2018-12-01
335 2018-12-02
Обратите внимание на включающий аргумент. очень полезно, когда вы хотите четко указать свой диапазон. обратите внимание, что при значении True мы вернемся также 27 ноября 2018 года:
df.loc[df['dates'].between('2018-11-27','2019-01-15', inclusive=True)]
dates
330 2018-11-27
331 2018-11-28
332 2018-11-29
333 2018-11-30
334 2018-12-01
Этот метод также быстрее, чем ранее упомянутый метод isin:
%%timeit -n 5
df.loc[df['dates'].between('2018-11-27','2019-01-15', inclusive=True)]
868 µs ± 164 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 5 loops each)
%%timeit -n 5
df.loc[df['dates'].isin(pd.date_range('2018-01-01','2019-01-01'))]
1.53 ms ± 305 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 5 loops each)
Однако он не быстрее, чем принятый в настоящее время ответ, предоставленный unutbu, только если маска уже создана. но если маска динамическая и ее нужно переназначать снова и снова, мой метод может быть более эффективным:
# already create the mask THEN time the function
start_date = dt.datetime(2018,11,27)
end_date = dt.datetime(2019,1,15)
mask = (df['dates'] > start_date) & (df['dates'] <= end_date)
%%timeit -n 5
df.loc[mask]
191 µs ± 28.5 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 5 loops each)