Pandas 使用 Index 与 MultiIndex 的 Dataframe 日期时间切片

Pandas Dataframe datetime slicing with Index vs MultiIndex

使用单索引数据框,我可以执行以下操作:

df2 = DataFrame(data={'data': [1,2,3]}, 
                index=Index([dt(2016,1,1),
                      dt(2016,1,2),
                      dt(2016,2,1)]))

>>> df2['2016-01 : '2016-01']
                data
    2016-01-01     1
    2016-01-02     2

>>> df2['2016-01-01' : '2016-01-01']
                data
    2016-01-01     1

当你给它一个完整的一天(即 2016-01-01)时日期时间切片有效,当你给它一个部分日期时它也有效,比如年和月(2016-01)。所有这一切都很好,但是当你引入多索引时,它只适用于完整的日期。部分日期切片似乎不再起作用

df = DataFrame(data={'data': [1, 2, 3]},
               index=MultiIndex.from_tuples([(dt(2016, 1, 1), 2),
                                             (dt(2016, 1, 1), 3),
                                             (dt(2016, 1, 2), 2)],
                                             names=['date', 'val']))


 >>> df['2016-01-01 : '2016-01-02']
                            data
     date       val     
     2016-01-01 2           1
                3           2
     2016-01-02 2           3

好的,没关系,但部分日期:

>>> df['2016-01' : '2016-01']
 File "pandas/index.pyx", line 134, in pandas.index.IndexEngine.get_loc      (pandas/index.c:3824)
 File "pandas/index.pyx", line 154, in pandas.index.IndexEngine.get_loc (pandas/index.c:3704)
 File "pandas/hashtable.pyx", line 686, in pandas.hashtable.PyObjectHashTable.get_item (pandas/hashtable.c:12280)
 File "pandas/hashtable.pyx", line 694, in pandas.hashtable.PyObjectHashTable.get_item (pandas/hashtable.c:12231)
  KeyError: '2016-01'

(我缩短了回溯)。

知道这是否可能吗?这是一个错误吗?有什么方法可以做我想做的事而不必求助于类似的东西:

df.loc[(df.index.get_level_values('date') >= start_date) &
       (df.index.get_level_values('date') <= end_date)]

非常感谢任何提示、评论、建议等!我已经尝试了很多其他的东西都无济于事!

横截面应该有效:

df.xs(slice('2016-01-01', '2016-01-01'), level='date')

文档:http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/generated/pandas.DataFrame.xs.html

使用 pandas IndexSlice 以获得更 pandtastic 的语法。

idx = pd.IndexSlice
df.loc[idx['2016-01-01':'2016-01-01', :], :]

记住 pandas 切片包括左和右。