Python pandas 从 pandas 数据帧索引中删除每天的第一分钟

Question

我的 Contract_df 数据框结构如下：df = pd.DataFrame({'quote_ts': ['2020-05-15 14:01:00.522517',                                 '2020-05-15 14:01:00.599999',                                 '2020-05-15 15:00:01.234517',                                '2020-05-16 14:00:00.312518',                                '2020-05-16 14:01:00.582517',                                '2020-05-17 14:00:00.122983',                                '2020-05-17 14:02:00.524567',                                '2020-05-18 14:00:00.522517'],                   'price': [1000, 1200, 1300, 1000, 1400, 1800, 1900, 1600]})df = df.set_index('quote_ts')我需要删除每天的第一分钟，以便生成的数据框等于：df = pd.DataFrame({'quote_ts': ['2020-05-15 15:00:01.234517',                                '2020-05-16 14:01:00.582517',                                '2020-05-17 14:02:00.524567'],                   'price': [1300, 1400, 1600]})df = df.set_index('quote_ts')在不同的日子里，第一分钟并不总是相同的。

Answer 1

让我们尝试isin一下groupby head

df.index=pd.to_datetime(df.index)

toremove = df.groupby(df.index.date).head(1).index.strftime('%Y-%m-%d %H:%M')

df = df[~df.index.strftime('%Y-%m-%d %H:%M').isin(toremove)]

df

                            price

quote_ts                         

2020-05-15 15:00:01.234517   1300

2020-05-16 14:01:00.582517   1400

2020-05-17 14:02:00.524567   1900

Answer 2

用于groupby.rank创建布尔掩码

s = pd.to_datetime(df.index)

m = ((s.floor('Min').to_series().groupby(s.date).rank(method='dense') > 1)

                                                .to_numpy())

df_final = df[m]

Out[338]:

                            price

quote_ts

2020-05-15 15:00:01.234517   1300

2020-05-16 14:01:00.582517   1400

2020-05-17 14:02:00.524567   1900