循环通过指定范围内的 python 日期时间 TypeError

Question

我想在 t_list 指定的时间段内每 10 分钟创建一个散点图t_list 。 我收到错误TypeError: cannot compare a dtyped [datetime64[ns]] array with a scalar of type [bool] df_t = df[(df['datetime']>=t & df['datetime']<t_end)]但t和t_end的类型都是datetime 。 非变量是bool类型。

    import pandas as pd
    import matplotlib.pyplot as plt
    from datetime import datetime, timedelta

    df_data = pd.read_csv('C:\SCADA.csv')#import data

    #format Timestamp as datetime
    df_data['datetime'] = pd.to_datetime(df_data['TimeStamp'] )

    #create df of time period
    df = df_data[(df_data['datetime']>= datetime(2017, 12, 23, 06,00, 00)) &
             (df_data['datetime']< datetime(2017, 12, 23, 07, 00, 00))]

    #time period I want to create 10 min plots for        
    t_list = [datetime(2017, 12, 23, 06, 00, 00), datetime(2017, 12, 23, 07, 00, 00)] 



    for t in t_list:
        t_end = t + timedelta(minutes = 10)

        #breaks here with 
        TypeError: cannot compare a dtyped [datetime64[ns]] array with a 
        scalar of type [bool]

        df_t = df[(df['datetime']>=t & df['datetime']<t_end)]
        #code continues with plotting scatter plots within the loop

Answer 1

当 boolean 索引具有多个条件时，您应该将每个单个条件括在括号中。

从文档：

另一种常见的操作是使用 boolean 向量来过滤数据。 运算符是： | 为或，& 为和，~ 为非。 这些必须使用括号进行分组，因为默认情况下 Python 将评估表达式，例如 df.A > 2 & df.B < 3 as df.A > (2 & df.B) < 3，而所需的评估顺序是(df.A > 2) & (df.B < 3)。

因此，将括号添加到最后一行应该可以：

df_t = df[(df['datetime']>=t) & (df['datetime']<t_end)]