パンダのdatetimeインデックスを持つDataFramesの便利なスライシング

Question

私はpandas.DateRangeオブジェクトでインデックスされたpandas.DataFrame df1を持っています。

d1とd2をdatetimesとして使用すると、なぜdf[d1:d2]が機能しないのですか。このスライスはどのように取得できますか？

df.truncate(before=d1, after=d2) 

それはあなたの元dfを変更しないであろうと切り捨て1を返します。

ロエル

Answer 1

これは動作します：

In [25]: df.ix[d1:d2] 
Out[25]: 
        A   B   C   D 
2000-01-10 1.149815 0.686696 -1.230991 -1.610557 
2000-01-11 -1.296118 -0.172950 -0.603887 0.383690 
2000-01-12 -1.034574 -0.523238 0.626968 0.471755 
2000-01-13 -0.193280 1.857499 -0.046383 0.849935 
2000-01-14 -1.043492 -0.820525 0.868685 -0.773050 
2000-01-17 -1.622019 -0.363992 1.207590 0.577290 

参照第一原理df[d1:d2]でhttp://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/indexing.html#advanced-indexing-with-labels

それはシリーズの場合と同様に動作するはずですが：

In [27]: df['A'][d1:d2] 
Out[27]: 
2000-01-10 1.149815 
2000-01-11 -1.296118 
2000-01-12 -1.034574 
2000-01-13 -0.193280 
2000-01-14 -1.043492 
2000-01-17 -1.622019 
Name: A 

ここでの問題の作成：https://github.com/pydata/pandas/issues/946

Answer 2

はtruncate方法を試してみてください。ドキュメントから

：

Function truncate a sorted DataFrame/Series before and/or after 
some particular dates. 

Parameters 
---------- 
before : date 
    Truncate before date 
after : date 
    Truncate after date 

Returns 
------- 
truncated : type of caller