我有一个带有时间索引的表。 我只想从中选择一些不连续的日子 我这样做但没有工作

Question

那是我要选择的日期

myDates=['2021-02-24', '2021-02-26','2021-02-27', '2021-03-06', '2021-04-4', '2021-04-05', '2021-04-06',
         '2021-04-07', '2021-04-08','2021-04-13', '2021-04-14', '2021-04-15', '2021-04-16','2021-04-17',
         '2021-04-22','2021-04-23', '2021-04-28', '2021-04-29', '2021-04-30', '2021-05-02', '2021-05-03',
         '2021-05-04' ,'2021-05-05', '2021-05-06', '2021-05-08']

将它们更改为日期时间

myDates=pd.to_datetime(myDates)

并尝试使用.loc函数

df1=df.loc[myDates]

我收到那条消息

'不再支持将类似列表传递给 .loc 或 [] 缺少任何标签，请参阅https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/user_guide/indexing.html#deprecate-loc-reindex-listlike '

Answer 1

关于您的问题，您正在尝试对列表应用熊猫操作，但这是行不通的。 您首先需要创建一个熊猫对象。

在数据帧和diff()使用布尔过滤器

假设您的数据框如下所示：

myDates=['2021-02-24', '2021-02-26','2021-02-27', '2021-03-06', '2021-04-4', '2021-04-05', '2021-04-06', '2021-04-07', '2021-04-08','2021-04-13', '2021-04-14', '2021-04-15', '2021-04-16','2021-04-17', '2021-04-22','2021-04-23', '2021-04-28', '2021-04-29', '2021-04-30', '2021-05-02', '2021-05-03', '2021-05-04' ,'2021-05-05', '2021-05-06', '2021-05-08']

myDates=pd.to_datetime(myDates)

---

df = pd.DataFrame(myDates)
print(df.head(5))
          0
0 2021-02-24
1 2021-02-26
2 2021-02-27
3 2021-03-06
4 2021-04-04

---

df[df[0].diff().gt('1 days')]

  0
1  2021-02-26
3  2021-03-06
4  2021-04-04
9  2021-04-13
14 2021-04-22
16 2021-04-28
19 2021-05-02
24 2021-05-08

---

print(df.assign(diff=df[0].diff()))

            0    diff
0  2021-02-24     NaT
1  2021-02-26  2 days
2  2021-02-27  1 days
3  2021-03-06  7 days
4  2021-04-04 29 days
5  2021-04-05  1 days
6  2021-04-06  1 days
7  2021-04-07  1 days
8  2021-04-08  1 days
9  2021-04-13  5 days
10 2021-04-14  1 days
11 2021-04-15  1 days
12 2021-04-16  1 days
13 2021-04-17  1 days
14 2021-04-22  5 days
15 2021-04-23  1 days
16 2021-04-28  5 days
17 2021-04-29  1 days
18 2021-04-30  1 days
19 2021-05-02  2 days
20 2021-05-03  1 days
21 2021-05-04  1 days
22 2021-05-05  1 days
23 2021-05-06  1 days
24 2021-05-08  2 days