我有一個(gè)這樣的數(shù)據(jù)框（時(shí)間戳只包含從 9:00 到 20:00）0 2020-05-18 10:18:001 2020-05-18 10:19:002 2020-05-18 10:20:003 2020-05-18 10:21:004 2020-05-18 10:22:00...? 2020-07-20 12:00:00Name: Time, dtype: datetime64[ns]我有幾天的清單（在“incomplete_days”中）我想在 df 中排除0 2020-05-181 2020-05-193 2020-05-214 2020-05-225 2020-05-236 2020-05-24Name: Time, dtype: datetime64[ns]我簡(jiǎn)單地嘗試過(guò)，df[df['Time'] != incomplete_days]但是，錯(cuò)誤說(shuō)ValueError: Can only compare identically-labeled Series objects我應(yīng)該用天數(shù)列表制作一個(gè)時(shí)間戳（1 分鐘分辨率）以在 df 中排除它們嗎？如果是這樣，我怎樣才能在給定的日子里安排開(kāi)始時(shí)間和結(jié)束時(shí)間？有什么辦法可以讓我不需要用 1 分鐘的分辨率制作時(shí)間戳嗎？（我已經(jīng)從 20:01 到 08:59 刪除了不相關(guān)的時(shí)間，并在 df 中保留了從 09:00 到 20:00 的時(shí)間。我不想再次使用要排除的天數(shù)列表制作每小時(shí)時(shí)間戳。我使用了以下變量來(lái)減少不相關(guān)的時(shí)間）start = time(6)end = time(20)-----編輯我做了df['Time'].dt.date給0 2020-05-181 2020-05-182 2020-05-183 2020-05-184 2020-05-18 ... 110077 2020-08-02110078 2020-08-02110079 2020-08-02110080 2020-08-02110081 2020-08-02Name: Time, Length: 69042, dtype: object和list_incomplete=incomplete_days.tolist()list_incomplete給[Timestamp('2020-05-18 00:00:00'), Timestamp('2020-05-19 00:00:00'), Timestamp('2020-05-21 00:00:00'), Timestamp('2020-05-22 00:00:00'), Timestamp('2020-05-23 00:00:00'), Timestamp('2020-05-24 00:00:00'), Timestamp('2020-05-25 00:00:00'), Timestamp('2020-05-26 00:00:00'), Timestamp('2020-05-27 00:00:00'), Timestamp('2020-05-28 00:00:00'), Timestamp('2020-05-29 00:00:00'), Timestamp('2020-05-30 00:00:00'), Timestamp('2020-05-31 00:00:00'), Timestamp('2020-06-01 00:00:00'), Timestamp('2020-06-02 00:00:00'), Timestamp('2020-06-03 00:00:00'), Timestamp('2020-06-10 00:00:00'), Timestamp('2020-07-02 00:00:00'), Timestamp('2020-07-05 00:00:00'), Timestamp('2020-07-06 00:00:00')]當(dāng)我做df.drop([df['Time'].dt.date not in incomplete_days],inplace=True)我收到以下錯(cuò)誤。TypeError: 'Series' objects are mutable, thus they cannot be hashed我看到它非常接近但出了點(diǎn)問(wèn)題..
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牛魔王的故事
TA貢獻(xiàn)1830條經(jīng)驗(yàn) 獲得超3個(gè)贊
假設(shè)您有兩個(gè)數(shù)據(jù)框df，并且df1它們的列采用日期時(shí)間格式：
df
Date
0 2020-05-18 10:18:00
1 2020-05-18 10:19:00
2 2020-05-18 10:20:00
3 2020-05-18 10:21:00
4 2020-05-18 10:22:00
5 2020-07-20 12:00:00
df1
incomplete_days
0 2020-05-18
1 2020-05-19
3 2020-05-21
4 2020-05-22
5 2020-05-23
6 2020-05-24
您可以使用布爾索引并將兩列轉(zhuǎn)換為具有相同格式的字符串以進(jìn)行比較。使用~with isin（實(shí)際上是“不在”）而不是!=. 您不能用于!=將行與整個(gè)系列進(jìn)行比較，因此您當(dāng)前的方法是語(yǔ)法錯(cuò)誤。在布爾索引中轉(zhuǎn)換格式[]將保持?jǐn)?shù)據(jù)框的初始格式，并且不會(huì)從日期更改為字符串。
df = df[~(df['Date'].dt.strftime('%Y-%m-%d').isin(df1['incomplete_days'].dt.strftime('%Y-%m-%d')))]
Out[38]:
Date
5 2020-07-20 12:00:00
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