Pandas实战100例 | 案例 39: 日期时间索引

案例 39: 日期时间索引

知识点讲解

当你的 DataFrame 有一个 datetime 类型的索引时，你可以利用这个索引来选择特定日期或日期范围的数据。这在时间序列数据分析中非常有用。

• 日期时间索引: 如果 DataFrame 的索引是 datetime 类型的，你可以使用日期字符串直接选择数据。

示例代码

# 准备数据和示例代码的运行结果，用于案例 39

# 示例数据
data_datetime_indexing = {
    'Date': pd.date_range(start='2023-01-01', periods=5, freq='D'),
    'Sales': [200, 210, 220, 230, 240]
}
df_datetime_indexing = pd.DataFrame(data_datetime_indexing)
df_datetime_indexing.set_index('Date', inplace=True)

# 日期时间索引
selected_date = df_datetime_indexing.loc['2023-01-03']

df_datetime_indexing, selected_date

在这个示例中，我们将日期列设置为 DataFrame 的索引，并选择了特定日期的数据。

示例代码运行结果

原始带有日期时间索引的 DataFrame (df_datetime_indexing):

            Sales
Date             
2023-01-01    200
2023-01-02    210
2023-01-03    220
2023-01-04    230
2023-01-05    240

选择特定日期的数据 (selected_date):

Sales    220
Name: 2023-01-03 00:00:00, dtype: int64

这个结果展示了如何利用日期时间索引来选择特定日期的数据。这种索引方法在时间序列数据分析中尤为重要。