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日時インデックスに基づいてPandas Dataframeをスライスする方法

これは何年も私を悩ませてきました：

単純なpandas DataFrame

>>> df

Timestamp     Col1
2008-08-01    0.001373
2008-09-01    0.040192
2008-10-01    0.027794
2008-11-01    0.012590
2008-12-01    0.026394
2009-01-01    0.008564
2009-02-01    0.007714
2009-03-01   -0.019727
2009-04-01    0.008888
2009-05-01    0.039801
2009-06-01    0.010042
2009-07-01    0.020971
2009-08-01    0.011926
2009-09-01    0.024998
2009-10-01    0.005213
2009-11-01    0.016804
2009-12-01    0.020724
2010-01-01    0.006322
2010-02-01    0.008971
2010-03-01    0.003911
2010-04-01    0.013928
2010-05-01    0.004640
2010-06-01    0.000744
2010-07-01    0.004697
2010-08-01    0.002553
2010-09-01    0.002770
2010-10-01    0.002834
2010-11-01    0.002157
2010-12-01    0.001034

新しいDataFrameが2009-05-01と2010-03-01の間の日付のdfのエントリと等しくなるように、どのように分離しますか

>>> df2

Timestamp     Col1
2009-05-01    0.039801
2009-06-01    0.010042
2009-07-01    0.020971
2009-08-01    0.011926
2009-09-01    0.024998
2009-10-01    0.005213
2009-11-01    0.016804
2009-12-01    0.020724
2010-01-01    0.006322
2010-02-01    0.008971
2010-03-01    0.003911
pythonpandasslice
9
0000

"Timestamp"列をインデックスとして設定している場合、単純に使用できます

df['2009-05-01' :'2010-03-01']
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user1319128

IIUC、シンプルなスライシング？

from datetime import datetime
df2 = df[(df.Timestamp >= datetime(2009, 05, 01)) &
         (df.Timestamp <= datetime(2010, 03, 01))]
4
rafaelc

次のようなことができます：

df2 = df.set_index('Timestamp')['2009-05-01' :'2010-03-01'] print(df2)

1
Kunal Vats