我的 Contract_df 數(shù)據(jù)框結(jié)構(gòu)如下：df = pd.DataFrame({'quote_ts': ['2020-05-15 14:01:00.522517', '2020-05-15 14:01:00.599999', '2020-05-15 15:00:01.234517', '2020-05-16 14:00:00.312518', '2020-05-16 14:01:00.582517', '2020-05-17 14:00:00.122983', '2020-05-17 14:02:00.524567', '2020-05-18 14:00:00.522517'], 'price': [1000, 1200, 1300, 1000, 1400, 1800, 1900, 1600]})df = df.set_index('quote_ts')我需要刪除每天的第一分鐘，以便生成的數(shù)據(jù)框等于：df = pd.DataFrame({'quote_ts': ['2020-05-15 15:00:01.234517', '2020-05-16 14:01:00.582517', '2020-05-17 14:02:00.524567'], 'price': [1300, 1400, 1600]})df = df.set_index('quote_ts')在不同的日子里，第一分鐘并不總是相同的。
2 回答
HUX布斯
TA貢獻1876條經(jīng)驗 獲得超6個贊
讓我們嘗試isin一下groupby head
df.index=pd.to_datetime(df.index)
toremove = df.groupby(df.index.date).head(1).index.strftime('%Y-%m-%d %H:%M')
df = df[~df.index.strftime('%Y-%m-%d %H:%M').isin(toremove)]
df
price
quote_ts
2020-05-15 15:00:01.234517 1300
2020-05-16 14:01:00.582517 1400
2020-05-17 14:02:00.524567 1900
慕容708150
TA貢獻1831條經(jīng)驗 獲得超4個贊
用于groupby.rank創(chuàng)建布爾掩碼
s = pd.to_datetime(df.index)
m = ((s.floor('Min').to_series().groupby(s.date).rank(method='dense') > 1)
.to_numpy())
df_final = df[m]
Out[338]:
price
quote_ts
2020-05-15 15:00:01.234517 1300
2020-05-16 14:01:00.582517 1400
2020-05-17 14:02:00.524567 1900
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