нарезка Панда Dataframe минут

Question

У меня есть dataframe вроде этого:

2014-01-17 15:03:55.073616,description,53.5,61.8 
2014-01-17 15:03:55.789405,description,54.0,62.4 
2014-01-17 15:03:56.604489,description,54.2,62.5 
2014-01-17 15:03:57.345481,description,54.2,62.5 
2014-01-17 15:03:58.072992,description,54.3,62.6 
2014-01-17 15:03:58.805325,description,54.6,62.9 
2014-01-17 15:03:59.585869,description,57.3,65.4 
2014-01-17 15:04:00.292370,description,57.3,65.4 
2014-01-17 15:04:01.030217,description,57.1,65.2 
2014-01-17 15:04:01.836544,description,57.1,65.2 
2014-01-17 15:04:02.559560,description,56.7,64.9 
2014-01-17 15:04:03.259607,description,56.7,64.9 
2014-01-17 15:04:03.968458,description,56.2,64.4 
2014-01-17 15:04:04.695971,description,56.3,64.5 
2014-01-17 15:04:05.447393,description,56.3,64.5 
... 

Я хотел бы, чтобы нарезать его минут, например кусочек между третьей минутой и пятой, глядя на документе так ли кажется, что мне нужно будет использовать searchsorted, но я не хочу предоставлять всю дату каждый раз, так как мой dataframe содержит только ежечасные данные, я бы просто хотел нарезать, используя int для минут начала/конца.

заранее спасибо

Answer 1

Предполагая, что DateTime является индекс, вы можете получить доступ к минуту:

# df1 = pd.read_csv('foo.csv', sep=',', header=None, parse_dates=[0], index_col=0) 

In [11]: df1.index.minute 
Out[11]: array([3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4], dtype=int32) 

И захватить те между 3-й и 5-й минуте:

In [12]: df1.iloc[(3 <= df1.index.minute) & (df1.index.minute < 5)] 
Out[12]: 
             1  2  3 
0             
2014-01-17 15:03:55.073616 description 53.5 61.8 
2014-01-17 15:03:55.789405 description 54.0 62.4 
2014-01-17 15:03:56.604489 description 54.2 62.5 
2014-01-17 15:03:57.345481 description 54.2 62.5 
2014-01-17 15:03:58.072992 description 54.3 62.6 
2014-01-17 15:03:58.805325 description 54.6 62.9 
2014-01-17 15:03:59.585869 description 57.3 65.4 
2014-01-17 15:04:00.292370 description 57.3 65.4 
2014-01-17 15:04:01.030217 description 57.1 65.2 
2014-01-17 15:04:01.836544 description 57.1 65.2 
2014-01-17 15:04:02.559560 description 56.7 64.9 
2014-01-17 15:04:03.259607 description 56.7 64.9 
2014-01-17 15:04:03.968458 description 56.2 64.4 
2014-01-17 15:04:04.695971 description 56.3 64.5 
2014-01-17 15:04:05.447393 description 56.3 64.5 

[15 rows x 3 columns]