如何筛选Pandas DataFrame中指定时间段内的所有条目（时间为Series类型）

问题场景 #

现有如下DataFrame，time列为字符串格式，需要筛选出**中午12点到晚上10点（12:00:00 ~ 22:00:00）**之间的数据：

my_dataframe = pd.DataFrame({'time': ["2024-1-1 09:00:00", "2024-1-1 15:00:00", "2024-1-1 21:00:00", "2024-1-2 09:00:00", "2024-1-2 15:00:00", "2024-1-2 21:00:00"],
                   'assists': [5, 7, 7, 9, 12, 9],
                   'rebounds': [11, 8, 10, 6, 6, 5],
                   'blocks': [4, 7, 7, 6, 5, 8]})

问题分析 #

• between_time方法仅适用于DatetimeIndex，直接对字符串列调用会报错；
• to_timestamp是针对索引的方法，不能直接用于Series，所以执行my_dataframe.iloc[:,0].to_timestamp()会抛出"unsupported Type RangeIndex"错误。

解决方法 #

核心是先将字符串格式的time列转换为datetime类型，再进行筛选，以下两种方法任选：

方法1：直接提取时间部分筛选

# 1. 将time列转换为datetime类型
my_dataframe['time'] = pd.to_datetime(my_dataframe['time'])

# 2. 定义时间范围
start = pd.to_datetime('12:00:00').time()
end = pd.to_datetime('22:00:00').time()

# 3. 筛选符合条件的数据
filtered_df = my_dataframe[(my_dataframe['time'].dt.time >= start) & (my_dataframe['time'].dt.time <= end)]

方法2：设置DatetimeIndex后用between_time

# 1. 转换time列为datetime并设置为索引
my_dataframe.index = pd.to_datetime(my_dataframe['time'])

# 2. 调用between_time筛选时间段
filtered_df = my_dataframe.between_time('12:00', '22:00')

# 可选：重置索引，恢复原数据结构
filtered_df = filtered_df.reset_index(drop=False)

两种方法最终都会得到目标行（原数据的15:00、21:00记录）。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Allure