パンダ日時スライシング：junkdf.ix [ '2015年8月3日' '2015年8月6日']

Question

junkdf動作していない：。

  rev 
dtime 
2015-08-03 20.45 
2015-08-04 -2.57 
2015-08-05 12.53 
2015-08-06 -8.16 
2015-08-07 -4.41 

junkdf.reset_indexを（）to_dict（」 REC '）私は、任意の日時・スライシングで説明したように行うことができないのはなぜ

[{'dtime': datetime.date(2015, 8, 3), 'rev': 20.45}, 
{'dtime': datetime.date(2015, 8, 4), 'rev': -2.5699999999999994}, 
{'dtime': datetime.date(2015, 8, 5), 'rev': 12.53}, 
{'dtime': datetime.date(2015, 8, 6), 'rev': -8.16}, 
{'dtime': datetime.date(2015, 8, 7), 'rev': -4.41}] 

junkdf.set_index('dtime',inplace=True) 

：

python-pandas-dataframe-slicing-by-date-conditions

time series datetime slicing

junkdf [ '2015年8月3日'：]

C:\Users\blah\Anaconda3\lib\site-packages\pandas\core\base.py in searchsorted(self, key, side, sorter) 
    1112  def searchsorted(self, key, side='left', sorter=None): 
    1113   # needs coercion on the key (DatetimeIndex does already) 
-> 1114   return self.values.searchsorted(key, side=side, sorter=sorter) 
    1115 
    1116  _shared_docs['drop_duplicates'] = (

TypeError: unorderable types: datetime.date() > str() 

junkdf.ix [ '2015年8月3日' '2015年8月6日'] （dt.datetime（2015、8、4））junkdf.index.searchsorted

C:\Users\blah\Anaconda3\lib\site-packages\pandas\core\base.py in searchsorted(self, key, side, sorter) 
    1112  def searchsorted(self, key, side='left', sorter=None): 
    1113   # needs coercion on the key (DatetimeIndex does already) 
-> 1114   return self.values.searchsorted(key, side=side, sorter=sorter) 
    1115 
    1116  _shared_docs['drop_duplicates'] = (

TypeError: unorderable types: datetime.date() > str() 

開始=

start = junkdf.index.searchsorted(dt.date(2015, 8, 4)) 
end = junkdf.index.searchsorted(dt.date(2015, 8, 6)) 

junkdf.ix[start:end] 

       rev 
    dtime 
    2015-08-04 -2.57 
    2015-08-05 12.53 

UPDATE：

dtime rev 
0 2015-08-03 07:59:59 -0.18 
1 2015-08-03 08:59:59 -0.11 
2 2015-08-03 09:59:59 -0.29 
3 2015-08-03 10:59:59 -0.08 
4 2015-08-03 11:59:59 0.69 

：df[['dtime','rev']]がどのように見える

junkdf = df[['dtime','rev']].groupby((df.dtime).dt.date).sum().copy() 

C:\Users\blah\Anaconda3\lib\site-packages\pandas\core\base.py in searchsorted(self, key, side, sorter) 
    1112  def searchsorted(self, key, side='left', sorter=None): 
    1113   # needs coercion on the key (DatetimeIndex does already) 
-> 1114   return self.values.searchsorted(key, side=side, sorter=sorter) 
    1115 
    1116  _shared_docs['drop_duplicates'] = (

TypeError: can't compare datetime.datetime to datetime.date)) 

ただし、次の作品は私がdt.date（）を使用している場合

アップデート2：

私が試した：

df[['dtime','rev']].head() 

dtime rev 
0 2015-08-03 07:59:59 -0.18 
1 2015-08-03 08:59:59 -0.11 
2 2015-08-03 09:59:59 -0.29 
3 2015-08-03 10:59:59 -0.08 
4 2015-08-03 11:59:59 0.69 

df[['dtime','rev']].groupby(pd.TimeGrouper('D', key=df.dtime)).sum() 

C:\Users\blah\Anaconda3\lib\site-packages\pandas\core\generic.py in __hash__(self) 
    804  def __hash__(self): 
    805   raise TypeError('{0!r} objects are mutable, thus they cannot be' 
--> 806       ' hashed'.format(self.__class__.__name__)) 
    807 
    808  def __iter__(self): 

TypeError: 'Series' objects are mutable, thus they cannot be hashed 

Answer 1

は（私はあなたの前の質問からそれを取り、私たちは複数の日のデータを持っているので、変更を加えた）あなたは以下のソースDFを持っていると仮定すると：

In [85]: df 
Out[85]: 
       datetime hour rev 
0 2016-05-01 01:00:00  1 -0.02 
1 2016-05-01 02:00:00  2 -0.01 
2 2016-05-01 03:00:00  3 -0.02 
3 2016-05-01 04:00:00  4 -0.02 
4 2016-05-01 05:00:00  5 -0.01 
5 2016-05-02 06:00:00  6 -0.03 
6 2016-05-02 07:00:00  7 -0.10 
7 2016-05-02 08:00:00  8 -0.09 
8 2016-05-03 09:00:00  9 -0.08 
9 2016-05-03 10:00:00 10 -0.10 
10 2016-05-03 11:00:00 11 -0.12 
11 2016-05-04 12:00:00 12 -0.14 
12 2016-05-04 13:00:00 13 -0.17 
13 2016-05-04 14:00:00 14 -0.16 
14 2016-05-05 15:00:00 15 -0.15 
15 2016-05-05 16:00:00 16 -0.15 
16 2016-05-05 17:00:00 17 -0.17 
17 2016-05-06 18:00:00 18 -0.16 
18 2016-05-06 19:00:00 19 -0.18 
19 2016-05-06 20:00:00 20 -0.17 
20 2016-05-07 21:00:00 21 -0.14 
21 2016-05-07 22:00:00 22 -0.16 
22 2016-05-08 23:00:00 23 -0.08 
23 2016-05-08 00:00:00 24 -0.06 

In [89]: rslt = (df.assign(t=df.datetime - pd.Timedelta(hours=1)) 
    ....:   .groupby(pd.TimeGrouper('D', key='t'))['rev'] 
    ....:   .sum()) 

In [90]: rslt 
Out[90]: 
t 
2016-05-01 -0.08 
2016-05-02 -0.22 
2016-05-03 -0.30 
2016-05-04 -0.47 
2016-05-05 -0.47 
2016-05-06 -0.51 
2016-05-07 -0.36 
2016-05-08 -0.08 
Freq: D, Name: rev, dtype: float64 

In [92]: rslt.index.dtype 
Out[92]: dtype('<M8[ns]') 

：日によって

レッツ・グループはとsum計算します

今（インデックスはdatetime DTYPEを持っているので）スライスが正常に動作するはずです：

In [91]: rslt.ix['2016-05-03':'2016-05-06'] 
Out[91]: 
t 
2016-05-03 -0.30 
2016-05-04 -0.47 
2016-05-05 -0.47 
2016-05-06 -0.51 
Freq: D, Name: rev, dtype: float64