照会営業日に基づいてPythonでのデータ（8 am-10pm）と平日のみ

Question

私の質問は非常に多くのオープンが終了すると、次の形式で配列を操作する方法についていくつかのアドバイスを探しています：

list: 
[datetime.datetime(2016, 5, 17, 11, 32, 25), 
datetime.datetime(2016, 5, 17, 11, 33, 25), 
datetime.datetime(2016, 5, 17, 11, 34, 25), ... 

私は、（1）営業日だけが考慮されるように配列を操作し、（2）午前8時から午後10時のみ考慮するように配列を操作したいと考えています。私はnumpyを使用するか、これを達成することができますか？リストの形式、つまりdatetime.datetimeを使用することはできますか、これを別の形式に変換することはできますか？

私は、日付と時刻が別々になるようにエポックを分割しようとしました。そう、次のコマンドを実行するには：

myArray.ix[pd.to_datetime(myArray['Epoch']).isin(pd.bdate_range(start='2016-05-16', end='2016-06-15') 

エポック形式は、日付と時刻だったので、myarrayのは今「日付」、「エポック」から構成されているので、私はちょうど3つの別々の列として「値」、これを分割します。

t = pd.bdate_range(start='2016-05-16', end='2016-06-15') 
u = myArray['Date'] 
v = u.isin(t) 

問題は、私が見たものからで、MyArrayというの日付：より良い、このコマンド（これまでは動作しません）とその使用方法を理解するために、私は次のデバッグ行を使用しましたyyyy-mm-yyの形式の[日付]は、tの日付と一致せず、yyyy-mm-ddの形式もあります。これはvを見ると確認でき、その内容はすべて偽です。

Answer 1

あなたが唯一の営業日（1）を選択するためbdate_range()を使用することができます（2）...間の時間を選択するための

In [96]: d.ix[pd.to_datetime(d.Date.dt.date).isin(pd.bdate_range(start='2016-05-16', end='2016-05-22'))] 
Out[96]: 
       Date  val 
0 2016-05-17 11:32:25 0.235264 
1 2016-05-17 11:33:25 0.755800 
2 2016-05-17 11:34:25 0.849591 
3 2016-05-20 12:00:25 0.955704 

とbetween_time()を：

元のインデックスを保存

In [97]: d.set_index('Date').between_time('11:30','11:34') 
Out[97]: 
          val 
Date 
2016-05-17 11:32:25 0.235264 
2016-05-17 11:33:25 0.755800 

：

In [99]: d.set_index('Date').between_time('11:30','11:34').reset_index() 
Out[99]: 
       Date  val 
0 2016-05-17 11:32:25 0.235264 
1 2016-05-17 11:33:25 0.755800 

サンプルデータフレーム：

In [98]: d 
Out[98]: 
       Date  val 
0 2016-05-17 11:32:25 0.235264 
1 2016-05-17 11:33:25 0.755800 
2 2016-05-17 11:34:25 0.849591 
3 2016-05-20 12:00:25 0.955704 
4 2016-05-21 13:13:13 0.301753