在特定日期值上设置熊猫数据框

Question

我有一个像这样的熊猫数据框

order_id buyer_id item_id                time        
537       79      93 2016-01-04 10:20:00    
540      191      93 2016-01-04 10:30:00    
556      251      82 2016-01-04 13:39:00  
589      191     104 2016-01-05 10:59:00   
596      251      99 2016-01-05 13:48:00    
609       79     106 2016-01-06 10:39:00    
611      261      97 2016-01-06 10:50:00   
680       64     135 2016-01-11 11:58:00  
681      261     133 2016-01-11 12:03:00    
682      309     135 2016-01-11 12:08:00 

我想这个子集上的数据帧date == '2016-01-04的.Datatypes df数据帧是

df.dtypes Out[1264]: order_id object buyer_id object item_id object time datetime64[ns]

这就是我在python中所做的

df[df['time'] == '2016-01-04']

但是它给我返回了一个空的数据框。 但是，当我执行df[df['time'] < '2016-01-05']它可以工作。 请帮忙

Answer 1

IIUC可以使用DatetimeIndex部分字符串索引 ：

print df
   order_id  buyer_id  item_id                time
0       537        79       93 2016-01-04 10:20:00
1       540       191       93 2016-01-04 10:30:00
2       556       251       82 2016-01-04 13:39:00
3       589       191      104 2016-01-05 10:59:00
4       596       251       99 2016-01-05 13:48:00
5       609        79      106 2016-01-06 10:39:00
6       611       261       97 2016-01-06 10:50:00
7       680        64      135 2016-01-11 11:58:00
8       681       261      133 2016-01-11 12:03:00
9       682       309      135 2016-01-11 12:08:00

df = df.set_index('time')
print df['2016-01-04']
                     order_id  buyer_id  item_id
time                                            
2016-01-04 10:20:00       537        79       93
2016-01-04 10:30:00       540       191       93
2016-01-04 13:39:00       556       251       82

Answer 2

这里的问题是比较是针对完全匹配进行的，因为没有一个时间是“ '00:00:00'那么就没有匹配发生，您只需要比较日期部分即可使其工作：

In [20]:
df[df['time'].dt.date == pd.to_datetime('2016-01-04').date()]

Out[20]:
   order_id  buyer_id  item_id                time
0       537        79       93 2016-01-04 10:20:00
1       540       191       93 2016-01-04 10:30:00
2       556       251       82 2016-01-04 13:39:00