python+dataframe + 时间索引

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一、 dataframe 加时间索引

       方法见下图：

【注意】

这里增加的索引是一个列表，没有字段名称，用index= ‘列表名’即可

二、 时间索引的选择

索引最大的作用就是：选择行的依据，在数据量较大时，索引可以方便我们快速取数据。

还记得之前笔记中选择行的方法有两种：一是，’表名’[行切片]；一是  ’表名’.loc[索引号]; 注意iloc不单独选择行，比如：’表名’.iloc[行号x ]，结果是第x列。

那么索引做行选择的用法有哪些呢？

1、普通选择

可以看出，甚至可以使用索引的部分信息查出符合条件的多条记录。

2、切片选择

注意：loc[ ]函数是包含下边界时间的。

3、truncate()函数

Truncate()函数是减去某一部分的意思，常用参数有before和after。这里的可以使用（before = 索引或部分索引），表示不要包含个时点之前的，而这个时点的数据还是要保留的。

三、 时间索引分组

按时间索引可以方便地对数据进行分组，可以按年、月、日，也可以按周进行分组，方法如下图：

四、 总结

本节重点：3种使用“索引 + 表名.loc[] ”选择行的方法，注意truncate()函数使用时要对索引排序。

另外，使用时间索引进行分组，注意表名.index.week的用法。

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关键词：Dataframe python Frame Data Fram