得到大熊貓日期時間指數

Question

的前值我有一個數據幀的大熊貓與日期時間指數

Date 
2013-02-22 00:00:00+00:00 0.280001 
2013-02-25 00:00:00+00:00 0.109999 
2013-02-26 00:00:00+00:00 -0.150000 
2013-02-27 00:00:00+00:00 0.130001 
2013-02-28 00:00:00+00:00 0.139999 
Name: MOM12 

，並要評估定日期時間指數的前三個值。

date = "2013-02-27 00:00:00+00:00" 
df.ix[date] 

我搜索了這一點，但因爲我的指標是約會，我不能做

df.ix[int-1] 

Answer 1

這裏有一種方法通過get_loc做到這一點，首先搶索引鍵的整數位置：

In [15]: t = pd.Timestamp("2013-02-27 00:00:00+00:00") 

In [16]: df1.index.get_loc(t) 
Out[16]: 3 

然後你就可以使用iloc（獲取整數位置，或切片由整數位置）：

In [17]: loc = df1.index.get_loc(t) 

In [18]: df.iloc[loc - 1] 
Out[18]: 
Date 2013-02-26 00:00:00 
         -0.15 
Name: 2, Dtype: object 

In [19]: df1.iloc[slice(max(0, loc-3), min(loc, len(df)))] 
     # the min and max feel slightly hacky (!) but needed incase it's within top or bottom 3 
Out[19]:       
Date      
2013-02-22 0.280001 
2013-02-25 0.109999 
2013-02-26 -0.150000 

見indexing section of the docs。

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我不太清楚你如何設置你的數據幀，但看起來並不像一個日期時間指數給我。這是我如何得到數據幀（帶時間戳指數）：

In [11]: df = pd.read_clipboard(sep='\s\s+', header=None, parse_dates=[0], names=['Date', None]) 

In [12]: df 
Out[12]: 
       Date   
0 2013-02-22 00:00:00 0.280001 
1 2013-02-25 00:00:00 0.109999 
2 2013-02-26 00:00:00 -0.150000 
3 2013-02-27 00:00:00 0.130001 
4 2013-02-28 00:00:00 0.139999 

In [13]: df1 = df.set_index('Date') 

In [14]: df1 
Out[14]:     
Date     
2013-02-22 0.280001 
2013-02-25 0.109999 
2013-02-26 -0.150000 
2013-02-27 0.130001 
2013-02-28 0.139999