Pandas 如何使用Pandas删除时间范围之外的行

在本文中，我们将介绍如何使用Pandas删除时间范围之外的行。这在数据处理中非常常见，例如，你可能需要删除一些具有日志记录的数据框中的无效数据或过时的记录。如果你正在使用Pandas处理这样的数据，本文将为你提供完整的解决方案，从导入数据到删除不需要的行。

阅读更多：Pandas 教程

导入数据

首先，我们需要导入数据并将它们存储在数据框中。在这个例子中，我们将使用一个包含日期、时间和价值的数据集。我们可以使用Pandas内置的read_csv()函数从CSV文件中读取数据。

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

这将返回一个数据框，并显示前5行数据。你可以使用类似于head()的函数显示数据框的其他部分。

转换时间

接下来，我们需要把我们的日期和时间数据转换成Pandas的时间类型。这可以使用to_datetime()函数完成。你需要提供包含日期和时间数据的列的名称。你还可以提供其他的参数，例如，你可以指定日期和时间的格式。在这个例子中，我们不需要这样做，因为默认格式可以正确识别。

df['datetime'] = pd.to_datetime(df['datetime'])
df.head()

我们创建了一个新的datetime列，并将日期时间数据转换成了Pandas的时间类型。

设置索引

现在我们需要将时间列设置为数据框的索引，这样我们就可以使用Pandas内置的时间过滤器来删除数据了。我们可以使用set_index()函数完成这项任务。

df = df.set_index('datetime')
df.head()

删除时间范围之外的行

现在，我们可以使用Pandas的时间过滤器和drop()函数来删除时间范围之外的行。我们需要提供一个时间范围，然后让Pandas保留在此范围内的所有行。我们可以使用drop()函数删除不需要的行。

start_date = '2022-01-01'
end_date = '2022-01-31'

df = df.loc[start_date:end_date].dropna()
df.head()

这将删除时间范围之外的所有行。我们使用loc[]函数指定了时间范围。然后，我们使用dropna()函数删除包含NA值的所有行。

示例说明

以下是一个完整的示例，展示了如何导入CSV文件、转换时间和删除不需要的行：

import pandas as pd

# 从CSV文件中导入数据
df = pd.read_csv('data.csv')

# 将日期时间数据转换成Pandas的时间类型
df['datetime'] = pd.to_datetime(df['datetime'])

# 将时间列设置为数据框的索引
df = df.set_index('datetime')

# 删除时间范围之外的行
start_date = '2022-01-01'
end_date = '2022-01-31'

df = df.loc[start_date:end_date].dropna()

# 显示数据框
df.head()

总结

在本文中，我们已经介绍了如何使用Pandas删除时间范围之外的行。首先，我们导入了数据并将其转换成了Pandas时间类型。然后，我们使用set_index()函数将时间列设置为索引。最后，我们使用Pandas时间过滤器和drop()函数删除了时间范围之外的所有行。如果你在处理具有时间数据的数据框时遇到问题，这些步骤应该可以帮助你完成任务。