我在下面有這種日期和時間格式的資料。我認為 '.000Z' 結尾部分是時區的偏移量。對不起，沒有這樣的重復。
2021-01-14T21:00:00.000Z
2021-01-14T22:00:00.000Z
2021-01-14T23:00:00.000Z
2021-01-15T00:00:00.000Z
2021-01-15T02:00:00.000Z
2021-01-15T03:00:00.000Z
2021-01-15T04:00:00.000Z
2021-01-15T05:00:00.000Z
理想情況下，我想按小時和分鐘過濾 df 的行。
我確實通過使用提取了小時/分鐘/秒
pd.to_datetime(df['columnxyz).dt.date
which returns the following as dtype object
21:00:00
22:00:00
23:00:00
00:00:00
01:00:00
02:00:00
03:00:00
etc..
然后我嘗試使用 between_time 過濾具有我需要的時間的行。
df.between_time('10:15', '20:45')
不去！我收到錯誤“索引必須是 DatetimeIndex”我認為早期的 Pandas to_datetime 函式會給我一個 DatetimeIndex，但它似乎只是給了我一個物件。
我很困惑為什么它不起作用。但現在也許我應該將上面的小時/分鐘系列轉換為 str，然后將其拆分，然后將其轉換為 int。雖然我確信有一個更優雅的解決方案！
任何幫助表示贊賞！
uj5u.com熱心網友回復：
# create a column with the datetime type (and not just date part)
df['col']= pd.to_datetime(df['columnxyz'])
# set the index to datetime col
df=df.set_index(['col']
# apply filtering (your code)
df.between_time('10:15', '22:45').reset_index()
col columnxyz
0 2021-01-14 21:00:00 00:00 2021-01-14T21:00:00.000Z
1 2021-01-14 22:00:00 00:00 2021-01-14T22:00:00.000Z
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標籤：熊猫日期筛选时间分裂
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