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。