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Pandas:带日期的标签定位索引器(loc)的行为
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<p>我几天前才开始使用pandas,我也不是Python的习惯用户。我发现下面所示示例中<code>loc</code>的以下行为令人困惑:</p> <pre><code>import pandas as pd dates = pd.date_range('2015-01-01', '2015-01-07') df = pd.DataFrame({'Sunnyland':[34, 36, 32, 37, 34, 36, 38], 'Freezeville':[4, 5, 6, 5, 5, 3, 2]}, index=dates) </code></pre> <p>创建日期框:</p> <p>[请原谅列名的格式问题,它们应该与表列对齐]:</p> <blockquote> <pre><code>Freezeville Sunnyland 2015-01-01 4 34 2015-01-02 5 36 2015-01-03 6 32 2015-01-04 5 37 2015-01-05 5 34 2015-01-06 3 36 2015-01-07 2 38 </code></pre> </blockquote> <p>现在让我们使用<code>loc</code>来选择行:</p> <pre><code>df.loc['2015-01-02'] # select single row </code></pre> <p>这就像预期的那样工作,输出一个<code>Series</code>对象:</p> <blockquote> <pre><code>Freezeville 5 Sunnyland 36 Name: 2015-01-02 00:00:00, dtype: int64 </code></pre> </blockquote> <p>下面的工作也很好</p> <pre><code>df.loc['2015-01-02':'2015-01-06'] # select range of rows: </code></pre> <p>输出:</p> <blockquote> <pre><code>Freezeville Sunnyland 2015-01-02 5 36 2015-01-03 6 32 2015-01-04 5 37 2015-01-05 5 34 2015-01-06 3 36 </code></pre> </blockquote> <p>问题在于以下语句:</p> <pre><code>df.loc[['2015-01-02', '2015-01-06']] # comma-separated list of rows </code></pre> <p>产生</p> <blockquote> <pre><code> Freezeville Sunnyland 2015-01-02 NaN NaN 2015-01-06 NaN NaN </code></pre> </blockquote> <p>我本以为这里发生了某种类型的推理问题——但在这种情况下,我期望的是<code>KeyError</code>或什么,而不是看到的结果。你知道吗</p> <p>那么解释是什么,我怎样才能按日期选择多个(任意)行呢?你知道吗</p>
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1 个回答
匿名
1天前
擅长:python、mysql、java
<p>我不知道怎么解释,也许目前的实现很难推广到列表索引。如果使用实际的时间戳而不是字符串,它将起作用:</p> <pre><code>In [31]: df.loc[pd.DatetimeIndex(['2015-01-02', '2015-01-06'])] Out[31]: Freezeville Sunnyland 2015-01-02 5 36 2015-01-06 3 36 </code></pre>
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