パンダ指定された行番号から行を繰り返します。

Question

特定の行番号から始まる行を繰り返して、パンダのデータフレームからデータを読み込みます。私はdf.iterrows()があることを知っていますが、どこから繰り返し始めたいか指定することはできません。私の特定の場合には

、私はこのようになりますcsvファイルがあります。

Date, Temperature 
21/08/2017 17:00:00,5.53 
21/08/2017 18:00:00,5.58 
21/08/2017 19:00:00,4.80 
21/08/2017 20:00:00,4.59 
21/08/2017 21:00:00,3.72 
21/08/2017 22:00:00,3.95 
21/08/2017 23:00:00,3.11 
22/08/2017 00:00:00,3.07 
22/08/2017 01:00:00,2.80 
22/08/2017 02:00:00,2.75 
22/08/2017 03:00:00,2.79 
22/08/2017 04:00:00,2.76 
22/08/2017 05:00:00,2.76 
22/08/2017 06:00:00,3.06 
22/08/2017 07:00:00,3.88 

を私は（の8月22日の真夜中を言わせて）上の特定の時点からすべての行をループしたいですこのように実装しようとしました。

result[0]実際に私に正しい番号が与えられます。

私は何をすることができるかは、その数を増やしてdf.iloc[[x]]を通して行にアクセスすることだと思います。

for x in range(result[0], len(df)): 
    row = df.loc[[x]] 

これまでに見つかったすべての回答は、テーブル全体を反復する方法のみを示しています。

Answer 1

だけiterrows()を呼び出す前に、あなたのデータフレームをフィルタリング：

df['Date'] = pandas.to_datetime(df['Date']) 
for idx, row in df[df['Date'] >= '2017-08-22'].iterrows(): 
    # 
    # Whatever you want to do in the loop goes here 
    # 

注フィルタリング引数を変換する必要がないこと'2017-08-22'パンダはpartial string indexingを処理できるため、datetimeオブジェクトに変換します。

Answer 2

Dateをdatetimeにする。 indexとしてDateを設定します。

df.Date = pd.to_datetime(df.Date) 

df = df.set_index('Date') 

その後：

for date, row in df['22/08/2017 00:00:00':].iterrows(): 
    print(date.strftime('%c'), row.squeeze()) 

Tue Aug 22 00:00:00 2017 3.07 
Tue Aug 22 01:00:00 2017 2.8 
Tue Aug 22 02:00:00 2017 2.75 
Tue Aug 22 03:00:00 2017 2.79 
Tue Aug 22 04:00:00 2017 2.76 
Tue Aug 22 05:00:00 2017 2.76 
Tue Aug 22 06:00:00 2017 3.06 
Tue Aug 22 07:00:00 2017 3.88