首页 » 技术分享 » python-pandas选择给定时间范围内的数据

python-pandas选择给定时间范围内的数据

 

有一个时间数据,通过数据检查,发现某一时间范围内的数据是错误的,将这部分数据删除的方法如下:

from datetime import datetime
import pandas as pd
if __name__ == '__main__':
	# modify 3765宝安公园
	path = r'G:\wind_data\data\7_correct\dataOfIDOriginal\G3765.csv'
	fileDf = pd.read_csv(path, engine='python', encoding='utf-8-sig', parse_dates=['DDATETIME'])

	# 错误定位
	low = datetime(2010, 6, 20, 19)
	high = datetime(2010, 8, 9, 11)

	target = fileDf[(fileDf['DDATETIME'] < low) | (fileDf['DDATETIME'] > high)]
	target.to_csv(r'G:\wind_data\data\7_correct\dataOfIDModified\G3765.csv', index=False)
	print(target)

	# modify 3752沙头
	path = r'G:\wind_data\data\7_correct\dataOfIDOriginal\G3752.csv'
	fileDf = pd.read_csv(path, engine='python', encoding='utf-8-sig', parse_dates=['DDATETIME'])

	# 错误定位,用datetime来得到datetime格式的起止时间范围
	low = datetime(2015, 3, 2, 11)
	high = datetime(2015, 4, 9, 10)
	
	# 选取该错误数据对应的时间范围外的数据,多个条件时 '|'代表'或','&'代表'且'
	target = fileDf[(fileDf['DDATETIME'] < low) | (fileDf['DDATETIME'] > high)]
	target.to_csv(r'G:\wind_data\data\7_correct\dataOfIDModified\G3752.csv', index=False)
	print(target)

主要注意两点:
1读取时将时间列解析成时间格式(当然也可以在读取之后解析,此方法随手就能搜到很多);
2时间解析成datatime格式后,可以直接进行大小比较。
我的数据文件内容大致如下:
在这里插入图片描述
Life is short, you need python!

转载自原文链接, 如需删除请联系管理员。

原文链接:python-pandas选择给定时间范围内的数据,转载请注明来源!

0