pandas 系列最后我想从今天开始获取过去 3 天、3 年、3 个月或 3 秒的数据？

Question

我的数据

data=[{'content': '2018', 'time': 1528186319, 'title': '2018-06-05 16:11:59', 'info': '', 'id': 1}, {'content': '2019', 'time': 1559722345, 'title': '2019-06-05 16:12:25, 'info': '', 'id': 2}, {'content': '017', 'time': 1496650502, 'title': '2017-06-05 16:15:02, 'info': '', 'id': 4}, {'content': '160', 'time': 1465114543, 'title': '2016-06-05 16:15:43', 'info': '', 'id': 5}]

我的代码

s = pd.Series(data)
s.index =pd.to_datetime([i['time'] for i in self.dt], utc=True, unit='s').tz_convert('Asia/Shanghai')
sort = s.sort_index()
print(list(sort.last('3d')))

但我得到错误数据

{'content': '2019', 'time': 1559722345, 'title': '2019-06-05 16:12:25', 'info': '', 'id': 2}

我需要从今天开始的最后 3 天或 3 年或 3 个月或 3 秒：但获取 2019-06-05 数据

我希望数据是 []

Answer 1

一个想法，如果需要从今天开始的最后 3 天，首先通过boolean indexing过滤行，并将今天的时间戳转换为天（通过设置为00:00:00删除时间），然后使用Series.last ：

today = pd.Timestamp('now').floor('d')

print(list(sort[sort.index <= today].last('3d')))