如何使用分钟和秒按 pandas 中的 datetime64 列过滤数据框？

Question

我已将类型为 'str' 的时间列转换为 datetime64:

try:
    heart_rate_seconds['time'] = pd.to_datetime(heart_rate_seconds['time'], format = "%m/%d/%Y %I:%M:%S %p")
except:
    heart_rate_seconds['time'] = pd.to_datetime(heart_rate_seconds['time'], format = "%Y/%m/%d %H:%M:%S")

如何过滤数据帧，使其只包含时间列中分和秒为零的行？

这是我试过的：

type(heart_rate_seconds['time'][0])

这显示pandas._libs.tslibs.timestamps.Timestamp

test = heart_rate_seconds['time'][1].second
test

这个有效

heart_rate_hourly = heart_rate_seconds.loc[heart_rate_seconds['time'].dt.second() == 0 
and heart_rate_seconds['time'].dt.minute() == 0]

出现错误：TypeError: 'Series' object is not callable

heart_rate_hourly = heart_rate_seconds[heart_rate_seconds['time'].dt.strftime("%M") == 0 
and heart_rate_seconds['time'].dt.strftime("%S") == 0]

出现错误：ValueError：Series 的真值不明确。使用 a.empty、a.bool()、a.item()、a.any() 或 a.all()。

on_the_hour = []
for time in heart_rate_seconds['time']:
    if time.second == 0 and time.minute == 0:
        on_the_hour.append(time)
on_the_hour[:5]

这个有效

on_the_hour = []
for row in heart_rate_seconds:
    time = row[1]
    if time.second == 0 and time.minute == 0:
        on_the_hour.append(time)
on_the_hour[:5]

这不起作用 - AttributeError：'str' 对象没有属性 'second'

谢谢

Answer 1

您可以使用 dt accessor 为某些属性创建掩码。例如：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'time': ['01/03/2021 03:30:00 AM', '2021/02/04 13:00:00'],
                   'values': [0, 1]})

# note that pandas automatically infers the format correctly:
df['time'] = pd.to_datetime(df['time'])

# a mask where min and sec are zero:
m = (df['time'].dt.minute == 0) & (df['time'].dt.second == 0)

print(df[m])
#                  time  values
# 1 2021-02-04 13:00:00       1

请注意，您不必将条件分配给变量就可以使用它们 - 当然您也可以在 loc.

中使用它们

如何使用分钟和秒按 pandas 中的 datetime64 列过滤数据框？

How do I filter a dataframe by a datetime64 column in pandas using minutes and seconds?

python

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