使用复合索引获取数据帧的行号
我有一个目录，其中.csv文件包含60分钟的股票数据条，还有一个Python脚本，用于将它们全部加载到熊猫数据框中，并在符号和日期时间上建立索引，如下所示；
import pandas as pd
import glob
import numpy as np
allFiles = glob.glob("D:\\Data\\60 Min Bar Stocks\\*.csv")
frame = pd.DataFrame()
list_ = []
for file_ in allFiles:
df = pd.read_csv(file_,index_col=None, header=0)
list_.append(df)
frame = pd.concat(list_)
frame.set_index(['Symbol','Date'],inplace=True)
print(frame.loc["AAL", :])
print(frame.loc["AAL", :].loc["05-Jun-2017 09:00", :])
第一次打印返回以下内容；
Open High Low Close Volume
Date
05-Jun-2017 09:00 49.53 49.88 49.40 49.64 560155
05-Jun-2017 10:00 49.58 49.89 49.58 49.85 575165
第二次打印返回以下内容：；
Open 49.53
High 49.88
Low 49.40
Close 49.64
Volume 560155.00
Name: 05-Jun-2017 09:00, dtype: float64
如何在数据帧中找到这一行的行索引，然后获得一个切片，该切片是由前一行、当前行和下一个10行组成的12行？
共有1个答案
我想您需要get_loc获取multi index的位置，然后选择byiloc：
d = '05-Jun-2017 09:00'
s = 'AAL'
pos = df.index.get_loc((s,d))
df1 = df.iloc[pos-1:pos + 11]
print (df1)
但是，如果t是第一个值或10中的某些值是最后一个值，则会出现问题：
df1 = df.iloc[max(pos-1,0): min(pos+11,len(df.index))]
样本：
print (df)
Open High Low Close Volume
Symbol Date
AAL 05-Jun-2017 08:00 1.1801 1.1819 1.1801 1.1817 4
05-Jun-2017 09:00 1.1817 1.1818 1.1804 1.1814 18
05-Jun-2017 10:00 1.1817 1.1817 1.1802 1.1806 12
05-Jun-2017 11:00 1.1807 1.1815 1.1795 1.1808 26
05-Jun-2017 12:00 1.1803 1.1806 1.1790 1.1806 4
05-Jun-2017 13:00 1.1801 1.1801 1.1779 1.1786 23
05-Jun-2017 14:00 1.1795 1.1801 1.1776 1.1788 28
05-Jun-2017 15:00 1.1793 1.1795 1.1782 1.1789 10
05-Jun-2017 16:00 1.1780 1.1792 1.1776 1.1792 12
05-Jun-2017 17:00 1.1788 1.1792 1.1788 1.1791 4
d = '05-Jun-2017 09:00'
s = 'AAL'
pos = df.index.get_loc((s,d))
df1 = df.iloc[max(pos-1,0): min(pos+10,len(df.index))]
print (df1)
Open High Low Close Volume
Symbol Date
AAL 05-Jun-2017 08:00 1.1801 1.1819 1.1801 1.1817 4
05-Jun-2017 09:00 1.1817 1.1818 1.1804 1.1814 18
05-Jun-2017 10:00 1.1817 1.1817 1.1802 1.1806 12
05-Jun-2017 11:00 1.1807 1.1815 1.1795 1.1808 26
05-Jun-2017 12:00 1.1803 1.1806 1.1790 1.1806 4
05-Jun-2017 13:00 1.1801 1.1801 1.1779 1.1786 23
05-Jun-2017 14:00 1.1795 1.1801 1.1776 1.1788 28
05-Jun-2017 15:00 1.1793 1.1795 1.1782 1.1789 10
05-Jun-2017 16:00 1.1780 1.1792 1.1776 1.1792 12
05-Jun-2017 17:00 1.1788 1.1792 1.1788 1.1791 4
不可能选择previousrow，因为如果索引为：
d = '05-Jun-2017 08:00'
s = 'AAL'
pos = df.index.get_loc((s,d))
df1 = df.iloc[max(pos-1,0): min(pos+10,len(df.index))]
print (df1)
Open High Low Close Volume
Symbol Date
AAL 05-Jun-2017 08:00 1.1801 1.1819 1.1801 1.1817 4
05-Jun-2017 09:00 1.1817 1.1818 1.1804 1.1814 18
05-Jun-2017 10:00 1.1817 1.1817 1.1802 1.1806 12
05-Jun-2017 11:00 1.1807 1.1815 1.1795 1.1808 26
05-Jun-2017 12:00 1.1803 1.1806 1.1790 1.1806 4
05-Jun-2017 13:00 1.1801 1.1801 1.1779 1.1786 23
05-Jun-2017 14:00 1.1795 1.1801 1.1776 1.1788 28
05-Jun-2017 15:00 1.1793 1.1795 1.1782 1.1789 10
05-Jun-2017 16:00 1.1780 1.1792 1.1776 1.1792 12
05-Jun-2017 17:00 1.1788 1.1792 1.1788 1.1791 4
不可能选择所有10下一行，因为t是从后面的3.rd值：
d = '05-Jun-2017 15:00'
s = 'AAL'
pos = df.index.get_loc((s,d))
df1 = df.iloc[max(pos-1,0): min(pos+10,len(df.index))]
print (df1)
Open High Low Close Volume
Symbol Date
AAL 05-Jun-2017 14:00 1.1795 1.1801 1.1776 1.1788 28
05-Jun-2017 15:00 1.1793 1.1795 1.1782 1.1789 10
05-Jun-2017 16:00 1.1780 1.1792 1.1776 1.1792 12
05-Jun-2017 17:00 1.1788 1.1792 1.1788 1.1791 4
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