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我有一个 Pandas 数据框 df1，它是一个为期一年的5 分钟时间序列，包含 AZ 列。

df1.shape
(105121, 26)
df1.index
<class 'pandas.tseries.index.DatetimeIndex'>
[2002-01-02 00:00:00, ..., 2003-01-02 00:00:00]
Length: 105121, Freq: 5T, Timezone: None

我有第二个数据框 df2，它是一个长达一年的每日时间序列（在同一时期），具有匹配的列。第二帧的值是布尔值。

df2.shape
(365, 26)
df2.index
<class 'pandas.tseries.index.DatetimeIndex'>
[2002-01-02 00:00:00, ..., 2003-01-01 00:00:00]
Length: 365, Freq: D, Timezone: None

我想使用 df2 作为 df1 的精美索引，即“df1.ix[df2]”或类似的东西，这样我就可以为每个日期取回 df1 列的子集——即 df2 说在那个日期是 True 的那些（上面有所有时间戳）。因此结果的形状应该是（105121，宽度），其中宽度是布尔值所暗示的不同列的数量（宽度<=26）。

目前， df1.ix[df2] 仅部分有效。只挑选出每天 00:00 的值，根据 df2 的“点状”时间序列，这是有道理的。

我接下来尝试将时间跨度作为 df2 索引：

df2.index
PeriodIndex: 365 entries, 2002-01-02 to 2003-01-01

这一次，我得到一个错误：

/home/wchapman/.local/lib/python2.7/site-packages/pandas-0.11.0-py2.7-linux-x86_64.egg/pandas/core/index.pyc in get_indexer(self, target, method, limit)
    844             this = self.astype(object)
    845             target = target.astype(object)
--> 846             return this.get_indexer(target, method=method, limit=limit)
    847 
    848         if not self.is_unique:

AttributeError: 'numpy.ndarray' object has no attribute 'get_indexer'

我的临时解决方案是按日期循环，但这似乎效率低下。Pandas 有能力进行这种花哨的索引吗？我在文档中的任何地方都没有看到示例。

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1 回答 1

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这是执行此操作的一种方法：

t_index = df1.index
d_index = df2.index
mask = t_index.map(lambda t: t.date() in d_index)
df1[mask]

稍微快一点（但想法相同）将是使用：

mask = pd.to_datetime([datetime.date(*t_tuple)
                           for t_tuple in zip(t_index.year,
                                              t_index.month,
                                              t_index.day)]).isin(d_index)
于 2013-05-15T19:56:54.030 回答