基于索引值对数据框进行子集筛选

Question

我有一个按日期索引的每周股票价格回报数据框，如下所示。

            FTSE_350    SP_500
2005-01-14 -0.004498 -0.001408
2005-01-21  0.001287 -0.014056
2005-01-28  0.011469  0.002988
2005-02-04  0.016406  0.027037
2005-02-11  0.015315  0.001887 

我想返回一个数据框，其中索引在某个区间内，比如所有2005年1月的日期。我知道可以通过将索引转换为“日期”列来实现此目的，但我想知道是否有直接实现这一点的方法。

- T. Hannigan

Answer 1

没错，有一个比做列还简单的方法！

使用.loc函数，然后只需切片取出日期，如下：

print(df.loc['2005-01-01':'2005-01-31'])

输出：

            FTSE_350    SP_500
2005-01-14 -0.004498 -0.001408
2005-01-21  0.001287 -0.014056
2005-01-28  0.011469  0.002988

顺便提一下，如果索引是对象，则执行以下操作：

df.index = pd.to_datetime(df.index)

一切之前。

正如@Peter提到的，最好的方法是：

print(df.loc['2005-01'])

也会输出：

            FTSE_350    SP_500
2005-01-14 -0.004498 -0.001408
2005-01-21  0.001287 -0.014056
2005-01-28  0.011469  0.002988

- U13-Forward

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好的回答。也可以使用 df.loc['2005-01']。如果原始数据的索引是字符串类型，可以使用 df.index = pd.to_datetime(df.index) 进行修复。 - Peter Leimbigler