如何筛选Pandas中每月每日9:15-9:20的数据行及解决筛选报错

先处理第一个错误："Can only use .dt accessor with datetimelike values" #

这个错误的核心是你的datetime列不是datetime64类型，.dt访问器仅支持该类型的列。先将列转换成正确类型：

import pandas as pd
import datetime

# 转换datetime列为datetime64类型
df['datetime'] = pd.to_datetime(df['datetime'])

正确筛选9:15-9:20数据的两种方法 #

方法一：直接基于datetime列筛选 #

利用.dt.time提取时间部分，结合布尔索引筛选目标时间段：

# 生成时间筛选掩码：时间在9:15（含）到9:20（含）之间
time_mask = (df['datetime'].dt.time >= datetime.time(9, 15)) & (df['datetime'].dt.time <= datetime.time(9, 20))
# 注意：用方括号索引DataFrame，不是圆括号（你之前写的df(time_mask==True)是语法错误）
rslt_df = df[time_mask]

方法二：拆分日期和时间列后筛选 #

如果需要单独保留日期、时间列，先拆分再筛选：

# 拆分出日期和时间列
df['date'] = df['datetime'].dt.date
df['time'] = df['datetime'].dt.time

# 生成筛选掩码并提取结果
time_mask = (df['time'] >= datetime.time(9, 15)) & (df['time'] <= datetime.time(9, 20))
rslt_df = df[time_mask]

关键注意点 #

• 必须确保datetime列是datetime64类型，否则.dt访问器无法使用
• 筛选DataFrame时用方括号[]，不是圆括号()——圆括号用于调用函数，这是你第二个错误的原因

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Raghav Mittal