在pandas DataFrame / Series中快速选择时间间隔

Question

我的问题是我想过滤一个DataFrame只包含在[start，end]区间内的时间。 如果不关心这一天，我想过滤每天的开始和结束时间。 我有一个解决方案，但它很慢。 所以我的问题是，是否有更快的方法来进行基于时间的过滤。

例

import pandas as pd
import time


index=pd.date_range(start='2012-11-05 01:00:00', end='2012-11-05 23:00:00', freq='1S').tz_localize('UTC')
df=pd.DataFrame(range(len(index)), index=index, columns=['Number'])

# select from 1 to 2 am, include day
now=time.time()
df2=df.ix['2012-11-05 01:00:00':'2012-11-05 02:00:00']
print 'Took %s seconds' %(time.time()-now) #0.0368609428406

# select from 1 to 2 am, for every day
now=time.time()
selector=(df.index.hour>=1) & (df.index.hour<2)
df3=df[selector]
print 'Took %s seconds' %(time.time()-now) #Took  0.0699911117554

如你所知，如果我删除那天（第二个案例）它几乎需要两倍。 如果我有很多不同的日子，例如11月5日至7日，计算时间会迅速增加：

index=pd.date_range(start='2012-11-05 01:00:00', end='2012-11-07 23:00:00', freq='1S').tz_localize('UTC')

那么，总结一下，有多快的方法可以按时间过滤多天？

谢谢

Answer 1

你需要between_time方法。

In [14]: %timeit df.between_time(start_time='01:00', end_time='02:00')
100 loops, best of 3: 10.2 ms per loop

In [15]: %timeit selector=(df.index.hour>=1) & (df.index.hour<2); df[selector]
100 loops, best of 3: 18.2 ms per loop

我在11月5日至7日做了这些测试作为索引。

文档

Definition: df.between_time(self, start_time, end_time, include_start=True, include_end=True)
Docstring:
Select values between particular times of the day (e.g., 9:00-9:30 AM)

Parameters
----------
start_time : datetime.time or string
end_time : datetime.time or string
include_start : boolean, default True
include_end : boolean, default True

Returns
-------
values_between_time : type of caller