python pandas dataframe按日期条件切片

Question

我能够使用python datetime对象读取和切片pandas数据帧，但是我被迫仅使用索引中的 现有日期 。例如，这有效：

>>> data
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
DatetimeIndex: 252 entries, 2010-12-31 00:00:00 to 2010-04-01 00:00:00
Data columns:
Adj Close    252  non-null values
dtypes: float64(1)

>>> st = datetime.datetime(2010, 12, 31, 0, 0)
>>> en = datetime.datetime(2010, 12, 28, 0, 0)

>>> data[st:en]
            Adj Close
Date                 
2010-12-31     593.97
2010-12-30     598.86
2010-12-29     601.00
2010-12-28     598.92

但是，如果我使用DF中不存在的开始或结束日期，则会收到python KeyError。

我的问题：如何查询数据框对象的日期范围？即使DataFrame中没有开始日期和结束日期。熊猫是否允许基于范围的切片？

我正在使用熊猫0.10.1版

Answer 1

用于searchsorted先找到最近的时间，然后用它来切片。

In [15]: df = pd.DataFrame([1, 2, 3], index=[dt.datetime(2013, 1, 1), dt.datetime(2013, 1, 3), dt.datetime(2013, 1, 5)])

In [16]: df
Out[16]: 
            0
2013-01-01  1
2013-01-03  2
2013-01-05  3

In [22]: start = df.index.searchsorted(dt.datetime(2013, 1, 2))

In [23]: end = df.index.searchsorted(dt.datetime(2013, 1, 4))

In [24]: df.iloc[start:end]
Out[24]: 
            0
2013-01-03  2