我有一个带有日期时间索引的 Pandas 数据框
Date
2013-02-22 00:00:00+00:00 0.280001
2013-02-25 00:00:00+00:00 0.109999
2013-02-26 00:00:00+00:00 -0.150000
2013-02-27 00:00:00+00:00 0.130001
2013-02-28 00:00:00+00:00 0.139999
Name: MOM12
并且想要评估给定日期时间索引的前三个值。
date = "2013-02-27 00:00:00+00:00"
df.ix[date]
我搜索过这个但是因为我的索引是一个日期所以我不能搜索
df.ix[int-1]
最佳答案
这里有一种方法,首先通过get_loc
获取索引键的整数位置:
In [15]: t = pd.Timestamp("2013-02-27 00:00:00+00:00")
In [16]: df1.index.get_loc(t)
Out[16]: 3
然后您可以使用 iloc
(获取整数位置,或按整数位置切片):
In [17]: loc = df1.index.get_loc(t)
In [18]: df.iloc[loc - 1]
Out[18]:
Date 2013-02-26 00:00:00
-0.15
Name: 2, Dtype: object
In [19]: df1.iloc[slice(max(0, loc-3), min(loc, len(df)))]
# the min and max feel slightly hacky (!) but needed incase it's within top or bottom 3
Out[19]:
Date
2013-02-22 0.280001
2013-02-25 0.109999
2013-02-26 -0.150000
参见 indexing section of the docs .
我不太确定您是如何设置 DataFrame 的,但在我看来这不像是日期时间索引。这是我获取 DataFrame(带有时间戳索引)的方式: p>
In [11]: df = pd.read_clipboard(sep='\s\s+', header=None, parse_dates=[0], names=['Date', None])
In [12]: df
Out[12]:
Date
0 2013-02-22 00:00:00 0.280001
1 2013-02-25 00:00:00 0.109999
2 2013-02-26 00:00:00 -0.150000
3 2013-02-27 00:00:00 0.130001
4 2013-02-28 00:00:00 0.139999
In [13]: df1 = df.set_index('Date')
In [14]: df1
Out[14]:
Date
2013-02-22 0.280001
2013-02-25 0.109999
2013-02-26 -0.150000
2013-02-27 0.130001
2013-02-28 0.139999
关于python - 获取 Pandas 日期时间索引的先前值,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/15162605/