熊貓時間戳 - 無法將參數轉換爲時間錯誤

Question

我正在試圖使用between_time找到兩點之間的值min()。我已經創建了兩個欄，我想爲我的開始使用和結束的時間來尋找最小值和輸出添加到新列：

這是DF的剪斷：

df[['Date_Time','d1_idx_last','Low']] 



            Date_Time d1_idx_last    Low 
Timestamp   
2015-09-01 09:30:00.000 2015-09-01 09:30:00.000 2015-09-01 16:14:51.000 1887.750 
2015-09-01 09:30:01.000 2015-09-01 09:30:01.000 2015-09-01 16:14:51.000 1888.250 
2015-09-01 09:30:01.200 2015-09-01 09:30:01.200 2015-09-01 16:14:51.000 1888.000 
2015-09-01 09:30:10.100 2015-09-01 09:30:10.100 2015-09-01 16:14:51.000 1889.250 
2015-09-01 09:30:11.100 2015-09-01 09:30:11.100 2015-09-01 16:14:51.000 1889.500 

我想使用此代碼：

df.Low.between_time(df.Date_Time, df.d1_idx_last, include_start=True, include_end=True) 

，並得到這個錯誤：

Cannot convert arg [1441099800000000000 1441099801000000000 1441099801200000000 ..., 
1470924200100000000 1470924369230000000 1470924793157000000] to a time 

列'Date_Time' & 'd1_idx_last'都是pandas.tslib.Timestamp。

更新澄清：

因此，如果我們看第一行就說明

'Date_Time' 2015-09-01 09:30:00.000 'd1_idx_last'2015-09-01 16:14:51.000

在此列'Date_Time' & 'd1_idx_last'之間的時間捕獲一個完整的交易日（ 09：30-16：15），我希望這兩點之間的時間很短。

在這一天市場低至1863.500，因此這將是（09：30-16：15）的最小值。

df[['Low']]['2015-09-01'].min() 

Low 1863.500 
dtype: float64 

如果1863.500的低點在13:00點出現，此點之後的滾動低點將會更高。

我想一個名爲df['subset_low']新列上每行檢查'Date_Time' & 'd1_idx_last'，發現這一時期的低，增加了它的df，[「subset_low」]。它正在檢查當前時間和當天的最後一點，並顯示此時間之間的低點。

使用@Maxu假數據在Low和（期望的）subset_low列又如：

Answer 1

UPDATE：使用難看方法 - apply(..., axis=1)：

In [170]: df['subset_low'] = df.apply(lambda r: df.query('@r.Date_Time <= index <= @r.d1_idx_last').Low.min(), axis=1) 

In [171]: df 
Out[171]: 
             Date_Time   d1_idx_last Low subset_low 
idx 
2015-09-01 09:30:00.000 2015-09-01 09:30:00.000 2015-09-01 16:14:51 2   1 
2015-09-01 09:30:01.000 2015-09-01 09:30:01.000 2015-09-01 16:14:51 1   1 
2015-09-01 09:30:01.200 2015-09-01 09:30:01.200 2015-09-01 16:14:51 3   3 
2015-09-01 09:30:10.100 2015-09-01 09:30:10.100 2015-09-01 16:14:51 4   3 
2015-09-01 09:30:11.100 2015-09-01 09:30:11.100 2015-09-01 16:14:51 3   3 

OLD答案：

as @JonClements已經saidbetween_time()方法需要前兩個參數的標量值 - （start_time,end_time），並且它只檢查時間部分。

演示：

In [72]: df.between_time('09:30:10','09:30:15') 
Out[72]: 
             Date_Time   d1_idx_last  Low 
idx 
2015-09-01 09:30:10.100 2015-09-01 09:30:10.100 2015-09-01 16:14:51 1889.25 
2015-09-01 09:30:11.100 2015-09-01 09:30:11.100 2015-09-01 16:14:51 1889.50 

您可以使用query()方法，而不是

In [70]: df.query('Date_Time <= index <= d1_idx_last') 
Out[70]: 
             Date_Time   d1_idx_last  Low 
idx 
2015-09-01 09:30:00.000 2015-09-01 09:30:00.000 2015-09-01 16:14:51 1887.75 
2015-09-01 09:30:01.000 2015-09-01 09:30:01.000 2015-09-01 16:14:51 1888.25 
2015-09-01 09:30:01.200 2015-09-01 09:30:01.200 2015-09-01 16:14:51 1888.00 
2015-09-01 09:30:10.100 2015-09-01 09:30:10.100 2015-09-01 16:14:51 1889.25 
2015-09-01 09:30:11.100 2015-09-01 09:30:11.100 2015-09-01 16:14:51 1889.50 

我如何獲得的df.Low的min()Date_Time和d1_idx_last之間使用df.query？

In [74]: df.query('Date_Time <= index <= d1_idx_last').Low.min() 
Out[74]: 1887.75