2012-03-20 20 views

Respuesta

9

esto funciona:

In [25]: df.ix[d1:d2] 
Out[25]: 
        A   B   C   D 
2000-01-10 1.149815 0.686696 -1.230991 -1.610557 
2000-01-11 -1.296118 -0.172950 -0.603887 0.383690 
2000-01-12 -1.034574 -0.523238 0.626968 0.471755 
2000-01-13 -0.193280 1.857499 -0.046383 0.849935 
2000-01-14 -1.043492 -0.820525 0.868685 -0.773050 
2000-01-17 -1.622019 -0.363992 1.207590 0.577290 

cf. http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/indexing.html#advanced-indexing-with-labels

En los primeros principios df[d1:d2] debería funcionar como lo hace para la serie:

In [27]: df['A'][d1:d2] 
Out[27]: 
2000-01-10 1.149815 
2000-01-11 -1.296118 
2000-01-12 -1.034574 
2000-01-13 -0.193280 
2000-01-14 -1.043492 
2000-01-17 -1.622019 
Name: A 

Creación de un problema aquí: https://github.com/pydata/pandas/issues/946

7

Prueba la truncate método:

df.truncate(before=d1, after=d2) 

No va a modificar el original df y devolverá un truncado.

a partir de documentos:

Function truncate a sorted DataFrame/Series before and/or after 
some particular dates. 

Parameters 
---------- 
before : date 
    Truncate before date 
after : date 
    Truncate after date 

Returns 
------- 
truncated : type of caller 
+0

¿Se puede vincular a una fuente para esto? Estoy en http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/timeseries.html#daterange-is-a-valid-index y no he encontrado la función truncar. – Paragon

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Funciona, gracias. ¿Hay alguna razón por la cual el más conveniente 'df [d1: d2]' no funciona? – saroele

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@Paragon: aquí está el enlace a la descripción de truncar en la documentación actual (v0.7.2): http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/generated/pandas.DataFrame.truncate.html?highlight= truncado # pandas.DataFrame.truncate – saroele