Pandas时间序列如何使用[start:end:step]格式按指定周期间隔切片取值

报错原因 #

你直接在切片的步长位置传W-WED字符串会报错，是因为Pandas的DatetimeIndex标签切片的步长参数默认只支持整数型的位置偏移，暂时不支持直接传入频率字符串作为步长。

正确实现方式 #

两种常用的简洁写法可以实现需求，效果和你原来生成指定范围周三索引再取值的结果完全一致：

方法1：先切片时间范围，再按周几筛选

Pandas中DatetimeIndex的weekday属性返回值对应周几：0=周一，1=周二，2=周三，依此类推，直接筛选等于2的行即可：

import pandas as pd
import numpy as np

# 你的原始数据构造
indices = pd.date_range(start='feb 01 2020', end='nov 30 2020', freq='D')
sr=pd.Series(index=indices, data=np.random.randn(indices.shape[0]))

# 实现筛选
res = sr['2020-03-01':'2020-09-30'][sr.index.weekday == 2]
print(res.head())

方法2：用asfreq直接指定频率取值

如果确认时间序列是连续无缺失的每日频率，可以先切片后调用asfreq方法直接取每周三的数据，写法更贴近你想要的频率参数逻辑：

res = sr['2020-03-01':'2020-09-30'].asfreq('W-WED')
print(res.head())

两种方法的输出都和你之前的结果一致：

2020-03-04   -0.378698
2020-03-11    1.616860
2020-03-18   -0.738064
2020-03-25    0.375743
2020-04-01   -0.233976
Freq: W-WED, dtype: float64

内容的提问来源于stack exchange，提问作者mins