パンダの時間を除外する

Question

pandas.DatetimeIndexからpandas.DataFrame.between_timeを使用してデータを選択できることはわかっています。 pandasに2回の除外方法がありますか？

たとえば、16:00から17:00の間にデータを除外するには、現在次のようにしています。

In [1]: import pandas as pd 
     import numpy as np 

In [2]: df = pd.DataFrame(np.random.randn(24 * 60 + 1, 2), columns=list("AB"), index=pd.date_range(start="20161013 00:00:00", freq="1T", periods=24 * 60 +1)) 

In [3]: idx = df.index.hour == 16 

In [4]: df = df[~idx] 

In [5]: df.between_time("16:00", "17:00") 
Out[5]: 
          A   B 
2016-10-13 17:00:00 -0.745892 1.832912 

EDIT

私はこれを使用することができました：

In[41]:df2 = df.ix[np.setdiff1d(df.index, df.between_time("16:00", "17:00").index)] 


In[42]:df2.between_time("15:59", "17:01") 
Out[42]: 
          A   B 
2016-10-13 15:59:00 1.190678 0.783776 
2016-10-13 17:01:00 -0.590931 -1.059962 

は、より良い方法はありますか？

Answer 1

あなたはdropでbetween_timeを組み合わせることができます

df2 = df.drop(df.between_time("16:00", "17:00").index) 

編集

別の方法はbetween_timeを円に動作するという事実を利用することであるので、あなたの入力順を切り替えることができますそれらの範囲を除外する時間：

df.between_time("17:00", "16:00", include_start=False, include_end=False) 

Answer 2

df['hour'] = df.index.hour 
df[(df['hour'] < 16) | (df['hour'] > 17)]