python - Pandas 使用 item() 从日期时间索引给出整数

Question

我有 2 个数据帧，取自一个较大的帧(使用 df.head(x) )，两者具有相同的索引:

print df
                     val
DT                                                                                                      
2017-03-06 00:00:00  1.06207
2017-03-06 00:02:00  1.06180
2017-03-06 00:04:00  1.06167
2017-03-06 00:06:00  1.06141
2017-03-06 00:08:00  1.06122
...                      ...
2017-03-10 21:50:00  1.06719
2017-03-10 21:52:00  1.06719
2017-03-10 21:54:00  1.06697
2017-03-10 21:56:00  1.06713
2017-03-10 21:58:00  1.06740

然后从 df 中获取 a 和 b

print a.index
print b.index

DatetimeIndex(['2017-03-06 00:32:00'], dtype='datetime64[ns]', name=u'DT', freq=None)
DatetimeIndex(['2017-03-06 00:18:00'], dtype='datetime64[ns]', name=u'DT', freq=None)

但是，当我使用 a.index.item() 时，我得到的格式为 1488759480000000000。这意味着当 我根据 a 和 b 从 df 中获取切片，得到一个空数据帧

>>> df[a.index.item() : b.index.item()]
Empty DataFrame

更进一步，当我尝试将它们都转换时:

df[a.index.to_pydatetime() : b.index.to_pydatetime()]

TypeError: Cannot convert input [[datetime.datetime(2017, 3, 6, 0, 18)]] of type <type 'numpy.ndarray'> to Timestamp

这令人恼火，使用 item() 时对象肯定应该具有连续性。谁能给我一些指点吗？

Answer 1

您可以将 loc 与 a 和 b 的第一个值一起使用:

df.loc[a.index[0] : b.index[0]]

如果转换为时间戳，您的解决方案将有效:

print (df.loc[pd.Timestamp(a.index.item()): pd.Timestamp(b.index.item())])