如何使用 at_time() 方法从 pandas.series 对象中选择值？

Pandas Series 的 at_time() 方法用于选择给定序列对象特定时间的值。at_time() 方法接受一个时间参数，并返回一个包含所选值的序列对象。

如果指定的日期时间在给定序列对象的索引中不存在，则 at_time 方法将返回一个空的 Series 对象；如果输入序列对象的索引不包含 DatetimeIndex，则会引发 TypeError 错误。

让我们创建一个带有 Datetime 索引的 pandas Series 对象，并使用 Series.at_time() 方法获取值。如果指定的日期时间存在于给定输入序列对象的索引中，则它将返回一个包含这些行值的序列对象。

示例 1

import pandas as pd

# create the index
index = pd.date_range('2021-01-1', periods=10, freq='6H')

#creating pandas Series with date-time index
series = pd.Series([1,2,3,4,5,6,7,8,9,10], index=index)

print(series)

# selecting values
print("Selecting values:", series.at_time("6:00"))

解释

在以下示例中，使用 pandas DateTime 索引和一些整数列表创建序列。之后，我们应用 at_time() 方法以获取时间“6:00”处的值。

输出

2021-01-01 00:00:00  1
2021-01-01 06:00:00  2
2021-01-01 12:00:00  3
2021-01-01 18:00:00  4
2021-01-02 00:00:00  5
2021-01-02 06:00:00  6
2021-01-02 12:00:00  7
2021-01-02 18:00:00  8
2021-01-03 00:00:00  9
2021-01-03 06:00:00 10
Freq: 6H, dtype: int64

Selecting values:
2021-01-01 06:00:00  2
2021-01-02 06:00:00  6
2021-01-03 06:00:00 10
Freq: 24H, dtype: int64

在此示例中，我们已成功从给定的序列对象中选择了 3 行，这 3 行在其索引标签处具有时间“6:00”小时。

示例 2

import pandas as pd

# create the index
index = pd.date_range('2021-01-1', periods=10, freq='30T')

#creating pandas Series with date-time index
series = pd.Series([1,2,3,4,5,6,7,8,9,10], index=index)

print(series)

# selecting values
print("Selecting values:", series.at_time("00:10:00"))

解释

同样地，我们创建了一个带有 pandas DateTime 索引的 pandas 对象。之后，我们尝试在时间“00:10:00”处从序列获取值。

输出

2021-01-01 00:00:00  1
2021-01-01 00:30:00  2
2021-01-01 01:00:00  3
2021-01-01 01:30:00  4
2021-01-01 02:00:00  5
2021-01-01 02:30:00  6
2021-01-01 03:00:00  7
2021-01-01 03:30:00  8
2021-01-01 04:00:00  9
2021-01-01 04:30:00 10
Freq: 30T, dtype: int64

Selecting values:
Series([], Freq: 30T, dtype: int64)

以下示例的输出是一个空序列对象，这是由于请求时间在给定序列对象的索引中不可用。

更新于: 2022年3月9日

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