如何按0/15/30/45分钟间隔过滤DataFrame的datetime列？

你可以直接通过提取datetime列的分钟数来筛选符合条件的记录，有两种简洁的实现方式：

方法一：使用isin匹配目标分钟数 #

假设你的datetime列名为timestamp，直接判断分钟数是否在[0,15,30,45]列表中：

filtered_df = df[df['timestamp'].dt.minute.isin([0, 15, 30, 45])]

方法二：使用模运算简化判断 #

因为目标分钟数都是15的倍数，用分钟数对15取模，结果为0的就是符合要求的记录：

filtered_df = df[df['timestamp'].dt.minute % 15 == 0]

关于pd.date_range的说明 #

你之前看到的pd.date_range(start, freq='15T', periods=len(df))是用来生成连续的15分钟间隔时间序列的，一般用于创建时间索引或者对齐数据，和你从已有数据中筛选特定分钟记录的需求不匹配，所以不适用。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者rish