Pandas进行时间选择与过滤
在数据分析和时间序列处理领域，时间是一个至关重要的维度。许多数据集都会包含时间戳或时间字段，这意味着分析师经常需要从数据中提取特定的时间段或时间点的数据。为了更好地完成这一任务，pandas 提供了一些高效的方法来处理时间序列数据。特别是 between_time() 和 at_time() 这两个方法，可以帮助筛选特定时间范围或特定时间点的数据。
between_time() 允许从时间索引数据中选择特定时间段，常用于分析工作时间、上下班时间等场景。而 at_time() 则可以从数据中提取某个特定的时间点，常用于需要精确到某一时刻的分析场景。
本文将详细介绍这两个方法的基本操作和在实际应用中的示例，帮助更好地理解并应用这些时间序列方法。
文章目录
- between_time() 选择特定时间范围
- at_time() 选择某个特定时间点
- 总结
between_time() 选择特定时间范围
between_time() 是 Pandas 库中一个常用的方法，通常用于根据时间范围筛选 DataFrame 中的行。这些行根据索引的时间（或类似时间的列）来选择。它通常用于具有时间序列数据的 DataFrame。
| 参数 | 描述 |
|---|---|
start_time |
开始时间。可以是字符串ÿ |