极客教程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。
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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。