我的问题是我想过滤 DataFrame 以仅包含间隔内的时间[开始、结束)。如果不关心这一天，我只想过滤每天的开始和结束时间。我有一个解决方案，但速度很慢。所以我的问题是是否有一种更快的方法来进行基于时间的过滤。
Example
import pandas as pd
import time
index=pd.date_range(start='2012-11-05 01:00:00', end='2012-11-05 23:00:00', freq='1S').tz_localize('UTC')
df=pd.DataFrame(range(len(index)), index=index, columns=['Number'])
# select from 1 to 2 am, include day
now=time.time()
df2=df.ix['2012-11-05 01:00:00':'2012-11-05 02:00:00']
print 'Took %s seconds' %(time.time()-now) #0.0368609428406
# select from 1 to 2 am, for every day
now=time.time()
selector=(df.index.hour>=1) & (df.index.hour<2)
df3=df[selector]
print 'Took %s seconds' %(time.time()-now) #Took 0.0699911117554
正如你所看到的，如果我删除这一天（第二种情况），它几乎需要两倍的时间。如果我有多个不同的日子，例如 11 月 5 日到 7 日，计算时间会迅速增加：
index=pd.date_range(start='2012-11-05 01:00:00', end='2012-11-07 23:00:00', freq='1S').tz_localize('UTC')
那么，总结一下，是否有一种更快的方法可以按一天中的时间、跨多天进行过滤？
Thx
你需要between_time method.
In [14]: %timeit df.between_time(start_time='01:00', end_time='02:00')
100 loops, best of 3: 10.2 ms per loop
In [15]: %timeit selector=(df.index.hour>=1) & (df.index.hour<2); df[selector]
100 loops, best of 3: 18.2 ms per loop
我以11月5日至7日为索引完成了这些测试。
文档
Definition: df.between_time(self, start_time, end_time, include_start=True, include_end=True)
Docstring:
Select values between particular times of the day (e.g., 9:00-9:30 AM)
Parameters
----------
start_time : datetime.time or string
end_time : datetime.time or string
include_start : boolean, default True
include_end : boolean, default True
Returns
-------
values_between_time : type of caller
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