示例數(shù)據(jù)框：data = [["2011-01-01",23],["2011-01-02",33],["2011-01-03",43],["2011-01-04",53]]df= pd.DataFrame(data,columns = ["A","B"])df["A"] = pd.to_datetime(df["A"])df.index = df["A"]del df["A"]操作： BA 2011-01-01 232011-01-02 332011-01-03 432011-01-04 53我正在嘗試使用以下代碼將此數(shù)據(jù)框拆分為兩部分：part1 = df.loc[:"2011-01-02"]操作： BA 2011-01-01 232011-01-02 33第2部分：part2 = df.loc["2011-01-02":]操作： BA 2011-01-02 332011-01-03 432011-01-04 53但是索引為“2011-01-02”的行在兩個(gè)部分（part1 和 part2）中。對(duì) pandas 1-liners 的任何建議，以僅在 1 部分而不是兩者中獲得該行。
3 回答
30秒到達(dá)戰(zhàn)場(chǎng)
TA貢獻(xiàn)1828條經(jīng)驗(yàn) 獲得超6個(gè)贊
這種行為是預(yù)期的（直到今天我也不知道）
這種類型的切片也適用于具有 DatetimeIndex 的 DataFrame。由于部分字符串選擇是標(biāo)簽切片的一種形式，因此將包括端點(diǎn)。這將包括包含日期的匹配時(shí)間：來自http://pandas-docs.github.io/pandas-docs-travis/user_guide/timeseries.html#indexing。
關(guān)于標(biāo)簽切片行為
請(qǐng)注意，與通常的 python 切片相反，開始和停止都包含在 https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.DataFrame.loc.html#pandas.DataFrame.loc
In [16]: df[df.index < '2011-01-02']
Out[16]:
B
A
2011-01-01 23
In [17]: df[df.index >= '2011-01-02']
Out[17]:
B
A
2011-01-02 33
2011-01-03 43
2011-01-04 53
In [18]: df[df.index > '2011-01-02']
Out[18]:
B
A
2011-01-03 43
2011-01-04 53
千萬里不及你
TA貢獻(xiàn)1784條經(jīng)驗(yàn) 獲得超9個(gè)贊
與get_loc_iloc
df.iloc[:df.index.get_loc('2011-01-02')]
A B
A
2011-01-01 2011-01-01 23
df.iloc[df.index.get_loc('2011-01-02'):]
A B
A
2011-01-02 2011-01-02 33
2011-01-03 2011-01-03 43
2011-01-04 2011-01-04 53
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