Pandas Python Pandas: 根据时间范围删除时间序列的行

在本文中，我们将介绍如何使用Pandas库中的Python代码删除时间序列中的特定时间范围内的行。

阅读更多：Pandas 教程

Pandas和时间序列基础

Pandas是一个强大的Python库，用于数据处理和分析，尤其在处理时间序列数据方面表现出色。Pandas提供了一些非常有用的函数，用于对时间序列进行切片、过滤和处理。

在Pandas中，我们可以使用DateTimeIndex对象来表示时间序列数据，并通过它来限制时间范围，以便删除或保留特定时间段内的行。下面是一个示例DateTimeIndex对象的声明：

import pandas as pd
df = pd.read_csv('mydataset.csv', parse_dates=['date_col'], index_col='date_col')

解释一下这个声明。首先，我们导入Pandas库，然后只读一个包含日期数据的csv文件’ mydataset.csv’。我们在解析CSV时将时间标记为pandas中的日期数据（parse_dates）列。我们还将该日期列作为索引列（index_col），以便我们可以通过时间来查找数据。

有了这个DateTimeIndex对象，我们就可以对它进行切片或过滤操作，并删除不需要的行。

根据时间范围删除行

在本示例中，我们有一个名为’TimeSeries.csv’（你可以使用自己的数据）的csv文件，其中包含一年范围内的销售数据。假设我们想保留仅2019年1月到4月之间的数据，并删除其他数据。这里是如何实现的。

我们首先使用Pandas的read_csv函数读取数据框内所有数据：

import pandas as pd
df = pd.read_csv('TimeSeries.csv')
print(df.head())

这将输出数据帧的前几行，如下所示：

          Date     Sales
0   2018-01-01  100000.0
1   2018-01-02  120000.0
2   2018-01-03  70000.0
3   2018-01-04  90000.0
4   2018-01-05  110000.0

接下来，我们必须将日期时间列转换为DateTimeIndex对象。我们可以使用Pandas的to_datetime()函数，将Date列转换为序列，并将其设置为索引列：

df["Date"] = pd.to_datetime(df["Date"])
df.set_index("Date", inplace=True)
print(df.head())

这将输出以下结果：

               Sales
Date                
2018-01-01  100000.0
2018-01-02  120000.0
2018-01-03   70000.0
2018-01-04   90000.0
2018-01-05  110000.0

现在，我们可以根据时间范围选择行，并使用drop函数将其删除：

df = df.loc['2019-01-01':'2019-04-30']
df = df.dropna()
print(df.head())

这些代码行可以选择2019年1月至4月期间的所有行，并通过dropna（）函数删除任何包含NaN值的行。

现在我们已经删除了数据中不必要的行，只剩下时间范围内的行。

总结

在本文中，我们介绍了Python Pandas库中处理时间序列数据的基础知识，以及如何删除特定时间范围内的行。我们使用DateTimeIndex对象和drop函数来删除不需要的行。当涉及到处理时间序列数据的时候，Pandas是一个非常强大和有用的工具，可以帮助我们做出高效的数据处理和分析。