如何筛选数据帧以便每天在特定时间获得一次发生

Question

我的数据集有一个 datetime 列，该列在多天内一天中的每一小时都有一个条目。例如：123412,2020-03-26 12:00,123412,2020-03-27 12:00,123412,2020-03-27 09:00,123412,2020-03-27 09:00,123412,2020-03-27 15:00,123412,2020-03-26 15:00,123412,2020-03-27 11:00,123412,2020-03-27 12:00,该示例未排序，但正如我所说，一天中的每个小时都有一个条目。我想过滤这些数据的方式是，例如，采取日期时间。然后，筛选器将返回以下行：2020-03-26 12:002020-03-26 12:002020-03-25 12:002020-03-24 12:00等等。我尝试过这样的方法，但那不起作用。Grouperdf2 = df2.groupby(pd.Grouper(key=DATETIME, freq='D'))我怎样才能做到这一点？谢谢

Answer 1

您可以按布尔索引和系列.dt.时间按时间筛选日期时间：

print (df)

        a                date   b

0  123412 2020-03-26 12:00:00 NaN

1  123412 2020-03-27 12:00:00 NaN

2  123412 2020-03-27 09:00:00 NaN

3  123412 2020-03-27 09:00:00 NaN

4  123412 2020-03-27 15:00:00 NaN

5  123412 2020-03-26 15:00:00 NaN

6  123412 2020-03-27 11:00:00 NaN

7  123412 2020-03-27 12:00:00 NaN

d = '2020-03-26 12:00'

df = df[df['date'].dt.time.eq(pd.Timestamp(d).time())]

print (df)

        a                date   b

0  123412 2020-03-26 12:00:00 NaN

1  123412 2020-03-27 12:00:00 NaN

7  123412 2020-03-27 12:00:00 NaN

如果只需要唯一的日期时间：

d = '2020-03-26 12:00'

df = df.drop_duplicates('date')

df = df[df['date'].dt.time.eq(pd.Timestamp(d).time())]

print (df)

        a                date   b

0  123412 2020-03-26 12:00:00 NaN

1  123412 2020-03-27 12:00:00 NaN