[英]Slicing data with Multiindex columns
我有一个带有MultiIndex列的数据框。 我想使用数据集的列过滤数据。 当我尝试df.columns
我得到以下信息:
MultiIndex(levels=[['power'], ['active']],
codes=[[0], [0]],
names=['physical_quantity', 'type'])
数据集的简短描述是:
physical_quantity power
type active
2011-04-18 09:22:13-04:00 6.0
2011-04-18 09:22:16-04:00 6.0
2011-04-18 09:22:20-04:00 6.0
2011-04-18 09:22:23-04:00 6.0
2011-04-18 09:22:26-04:00 6.0
我发现的第一件事是,尽管在那里看到两列,但数据[529757 rows x 1 columns]
确实说这是[529757 rows x 1 columns]
的数据集。
我想要做的是选择一个时间间隔来过滤数据,选择第一列称为physical_quantity type 。
另一方面, 第一列的数据( physical_quantity type )是未知的:
physical_quantity type
power active float32
dtype: object
检查与df.index
我设法看到有关数据df.index
此信息:
DatetimeIndex(['2011-04-18 09:22:13-04:00', '2011-04-18 09:22:16-04:00',
'2011-04-18 09:22:20-04:00', '2011-04-18 09:22:23-04:00',
'2011-04-18 09:22:26-04:00', '2011-04-18 09:22:30-04:00',
'2011-04-18 09:22:33-04:00', '2011-04-18 09:22:37-04:00',
'2011-04-18 09:22:40-04:00', '2011-04-18 09:22:44-04:00',
...
'2011-05-14 23:59:26-04:00', '2011-05-14 23:59:29-04:00',
'2011-05-14 23:59:33-04:00', '2011-05-14 23:59:36-04:00',
'2011-05-14 23:59:40-04:00', '2011-05-14 23:59:43-04:00',
'2011-05-14 23:59:46-04:00', '2011-05-14 23:59:50-04:00',
'2011-05-14 23:59:53-04:00', '2011-05-14 23:59:57-04:00'],
dtype='datetime64[ns, US/Eastern]', length=529757, freq=None)
所以我知道该列的数据类似于dtype='datetime64[ns, US/Eastern]
因此,我旨在对数据进行切片,从特定的日期和时间到另一天的时间。
从2011-05-10 19:44:51-04:00到2011-05-10 23:17:59-04:00
我试图做这样的事情:
df[df['physical_quantity', 'type']] > 2011-05-10 19:44:51-04:00
&
df[df['physical_quantity', 'type']] < 2011-05-10 23:17:59-04:00
df[df['physical_quantity', 'type']] > 2011-05-10 19:44:51-04:00
File "<ipython-input-133-27848c7d6afc>", line 1
df[df['physical_quantity', 'type']] > 2011-05-10 19:44:51-04:00
^
SyntaxError: invalid token
我该如何解决我的问题?
尝试这个
df['ts'] = pd.to_datetime(df["ts"], unit="ms")```
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