Pandas：如何从DatetimeIndex类型的DataFrame中提取值？

你的DataFrame行和列均为DatetimeIndex，其元素是Timestamp对象，直接用字符串索引会因类型不匹配报错，以下是正确的提取方法：

方法1：将字符串转为Timestamp匹配索引 #

把要索引的字符串转为Timestamp类型，与索引完全匹配：

import pandas as pd

# 提取单个值：行2018年1月末，列2018年2月末
data.loc[pd.to_datetime('2018-01'), pd.to_datetime('2018-02')]

# 提取多行多列：行2018年1-2月末，列2018年1-3月末
data.loc[
    [pd.to_datetime('2018-01'), pd.to_datetime('2018-02')],
    [pd.to_datetime('2018-01'), pd.to_datetime('2018-03')]
]

方法2：利用DatetimeIndex的部分字符串匹配 #

DatetimeIndex支持年份、月份等部分字符串索引，Pandas会自动匹配对应时间点：

# 提取2018年1月行、2018年2月列
data.loc['2018-01', '2018-02']

# 提取2018年1-2月的所有行，2018年1-3月的所有列（切片形式）
data.loc['2018-01':'2018-02', '2018-01':'2018-03']

方法3：直接使用Timestamp对象索引 #

若明确知道索引的具体时间戳（比如你的行索引是2018-01-31、2018-02-28），可直接用Timestamp对象：

from pandas import Timestamp
data.loc[Timestamp('2018-01-31'), Timestamp('2018-02-28')]

错误原因说明 #

之前的报错多因索引类型不匹配：

• 直接传入字符串/字符串列表时，与DatetimeIndex的Timestamp元素类型不兼容
• 使用data.loc['2018-01', ['2018-02']]时，列参数是字符串列表，需转为Timestamp列表即可修复：data.loc['2018-01', [pd.to_datetime('2018-02')]]

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Nick Vence