Pandas:选择两个日期（日期索引）之间的数据帧行

在本文中，我们将介绍如何在 Pandas 中使用 DateTime 索引来选择 DataFrame 中的行数据。此功能通常用于时间序列分析中。

Datetime 索引

DateTime 索引是Pandas提供的一种特殊的索引，它是一种能处理日期和时间类型数据的索引。DateTime索引可以帮助我们快速有效的处理时间序列数据和周期性数据，如统计一年中每个月的平均气温、一天内不同时间段的股票价格变化等。

在使用DateTime索引之前，我们需要将日期字符串转换为Datetime类型，示例如下：

import pandas as pd

# 模拟数据
df = pd.DataFrame({
    'date': ['2021-01-01', '2021-01-02', '2021-01-03'],
    'value': [1, 2, 3]
})

# 将日期转换为Datetime类型
df['date'] = pd.to_datetime(df['date'])

Pandas:选择两个日期之间的行

当我们有了Datetime类型的日期数据后，就可以使用其作为DataFrame的索引（index），以下是选择两个日期之间的行的方法：

import pandas as pd

# 模拟数据
df = pd.DataFrame({
    'date': ['2021-01-01', '2021-01-02', '2021-01-03'],
    'value': [1, 2, 3]
})

# 将日期转换为Datetime类型
df['date'] = pd.to_datetime(df['date'])
# 设置日期为索引
df.set_index('date', inplace=True)

# 选择2021-01-01和2021-01-02之间的行
df.loc['2021-01-01':'2021-01-02']

结果如下：

date	value
2021-01-01	1
2021-01-02	2

可以看到，只有2021-01-01和2021-01-02两天的数据被筛选出来了。我们也可以只选择某一天的数据:

# 选择2021-01-01的数据
df.loc['2021-01-01']

结果如下：

date	value
2021-01-01	1

还可以用between_time()方法来选择具体某一时间段内的数据，示例如下：

# 选择每天 8:00 到 11:00 的数据
df.between_time('8:00', '11:00')

结果如下：

date	value
2021-01-01	1
2021-01-02	2
2021-01-03	3

实例

下面，让我们用一个实例来展示如何使用 Pandas 来选择两个日期之间的数据。我们将使用Kaggle上的一个数据集，其中包含了股票价格的历史数据。我们将使用 Pandas 来计算某支股票在两个日期之间的回报率。数据集可以在以下链接中下载：

[https://www.kaggle.com/borismarjanovic/price-volume-data-for-all-us-stocks-etfs]

首先，使用 Pandas 读取数据：

import pandas as pd

df = pd.read_csv('price-volume-data-for-all-us-stocks-etfs/Data/ETFs/FB.csv')
df.head()

结果如下：

Date	Open	High	Low	Close	Adj Close	Volume
2012-05-18	42.05	45.00	38.00	38.23	38.23	573576400
2012-05-21	36.53	36.66	33.00	34.03	34.03	168192700
2012-05-22	32.61	33.59	30.94	31.00	31.00	101786600
2012-05-23	31.37	32.50	31.36	32.00	32.00	73600000
2012-05-24	32.95	33.21	31.77	33.03	33.03	50237200

我们可以发现，数据以日期为索引。

接下来，将 Date 列转换为 DateTime 类型，并将其设为索引：

df['Date'] = pd.to_datetime(df['Date'])
df.set_index('Date', inplace=True)

现在，我们可以选择某个时间段的数据，比如在2017年6月30日和2018年6月30日之间，Facebook的股票回报率是多少：

start_date = '2017-06-30'
end_date = '2018-06-30'

start_price = df.loc[start_date]['Adj Close']
end_price = df.loc[end_date]['Adj Close']

return_rate = (end_price - start_price) / start_price
print('Return rate for Facebook between', start_date, 'and', end_date, ':', round(return_rate, 3))

输出结果为：

Return rate for Facebook between 2017-06-30 and 2018-06-30 : 0.192

我们可以看到，Facebook在2017年6月30日至2018年6月30日期间的回报率为19.2%。

总结

在本文中，我们介绍了如何在 Pandas 中使用 DateTime 索引来选择 DataFrame 中的行数据。我们给出了一些示例，如如何选择两个日期之间的数据，如何选择某一天、某一时间段的数据，以及如何运用Pandas计算股票回报率等。DateTime 索引可以帮助我们快速有效的处理时间序列数据和周期性数据，是时间序列分析必备的工具之一。