2012-03-20 3 views

ответ

9

Это работает:

In [25]: df.ix[d1:d2] 
Out[25]: 
        A   B   C   D 
2000-01-10 1.149815 0.686696 -1.230991 -1.610557 
2000-01-11 -1.296118 -0.172950 -0.603887 0.383690 
2000-01-12 -1.034574 -0.523238 0.626968 0.471755 
2000-01-13 -0.193280 1.857499 -0.046383 0.849935 
2000-01-14 -1.043492 -0.820525 0.868685 -0.773050 
2000-01-17 -1.622019 -0.363992 1.207590 0.577290 

ср http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/indexing.html#advanced-indexing-with-labels

На первых принципов df[d1:d2] должен работать, как это делает для серии:

In [27]: df['A'][d1:d2] 
Out[27]: 
2000-01-10 1.149815 
2000-01-11 -1.296118 
2000-01-12 -1.034574 
2000-01-13 -0.193280 
2000-01-14 -1.043492 
2000-01-17 -1.622019 
Name: A 

Создание вопроса здесь: https://github.com/pydata/pandas/issues/946

7

Попробуйте truncate метод:

df.truncate(before=d1, after=d2) 

Это не будет изменять исходный df и возвращает усеченных.

От Документах

Function truncate a sorted DataFrame/Series before and/or after 
some particular dates. 

Parameters 
---------- 
before : date 
    Truncate before date 
after : date 
    Truncate after date 

Returns 
------- 
truncated : type of caller 
+0

Вы можете связать с источником для этого? Я нахожусь на http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/timeseries.html#daterange-is-a-valid-index, и я не нашел функцию усечения. – Paragon

+0

Он работает, спасибо. Есть ли причина, почему более удобный 'df [d1: d2]' не работает? – saroele

+0

@Paragon: вот ссылка на описание truncate в текущей документации (v0.7.2): http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/generated/pandas.DataFrame.truncate.html?highlight= truncate # pandas.DataFrame.truncate – saroele

Смежные вопросы