如何在pandas中筛选DatetimeIndex落在指定时间区间内的行

报错原因说明 #

你调用df.index.time时返回的是numpy.ndarray类型，不存在pandas专属的between方法，因此触发报错。 #

优化实现方案 #

方案1（推荐）：使用DatetimeIndex.indexer_between_time内置方法 #

这是pandas专门为时间索引设计的时间段筛选接口，无需手动转换时间格式，代码更简洁，性能也优于手动写多条件判断，完全匹配你的筛选逻辑：

import pandas as pd
from datetime import datetime

# 样例数据
df = pd.DataFrame({
    'date': [datetime(2021, 11, 1, 13, 30), datetime(2021, 11, 2, 13, 31), datetime(2021, 11, 3, 13, 32), datetime(2021, 11, 1, 13, 33)],
    'value': [1, 2, 3, 5]
}).set_index('date')

# 筛选13:30 <= 时间 < 13:32的记录
df = df.iloc[df.index.indexer_between_time('13:30', '13:32', include_end=False)]

参数说明：include_end=False对应你原代码的左闭右开逻辑，如果需要包含结束时间13:32的记录，直接删除该参数即可（默认值为True）。

方案2：兼容between写法 #

如果需要保留between的写法，可以先将numpy数组转为pandas Series再调用方法：

from datetime import datetime
df = df.loc[
    pd.Series(df.index.time, index=df.index).between(
        datetime.strptime("13:30", '%H:%M').time(),
        datetime.strptime("13:32", '%H:%M').time(),
        inclusive='left'
    )
]

参数说明：inclusive='left'同样用于匹配原代码的左闭右开逻辑。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Andrey