Python筛选数据：从指定时间点开始，以固定频率选取数据

Lucius_26

于 2021-09-14 17:56:54 发布

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分类专栏： Python数据处理与分析文章标签： python pandas

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这篇博客介绍了如何在处理Excel数据时，利用pandas的df.loc方法结合pd.date_range生成指定时间间隔的数据子集。通过将‘时间’列设置为索引，然后定义起始时间和频率，可以方便地筛选出从特定时间点开始，以5分钟间隔的所有行数据。文章探讨了这种方法的优点和可能需要改进的地方，即pd.date_range需要预先确定时间点的数量。

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Q：在处理Excel表数据时，若已经有“时间”这一列数据，需要从某个时间点开始，以5min的频率选取所有行数据。

思路：采用df.loc方法，确定好需要筛选出的索引列表，pd.date_range方法可以创建需要的时间列表，注意转换成list形式。

File_Data1.index = File_Data1['时间']   #将原表的“时间”列设置为索引
Data_time0 = pd.date_range('2021-09-13 10:39:13',periods=156,freq ='5min')  
Data_time1 = list(Data_time)      #转化为列表
File_Data2 = File_Data1.loc[Data_time1,:]

pd.date_range用以建立索引对照的列表，periods表示数量，freq表示时间频率。

待改进的地方：考虑寻找更优的建立时间列表方法，pd.date_range方法需要自行确定长度，有一定局限性。