Python提取特定时间段内数据的方法实例


Posted in Python onApril 01, 2019

python提取特定时间段内的数据

尝试一下:

data['Date'] = pd.to_datetime(data['Date'])
data = data[(data['Date'] >=pd.to_datetime('20120701')) & (data['Date'] <= pd.to_datetime('20120831'))]

实际测试

'''
Created on 2019年1月3日
@author: hcl
'''
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
data_path = 'one_20axyz.csv'
if __name__ == '__main__': 
  msg = pd.read_csv(data_path)
#   ID_set = set(msg['Time'].tolist())
#   ID_list = list(ID_set)
#   print(len(msg['Time'].tolist()),len(ID_list),len(msg['Time'].tolist())/len(ID_list))#打印数据量  多少秒  平均每秒多少个
#   print(msg.head(10))
#   left_a = msg[msg['leg'] == 1]['az']
#   right_a = msg[msg['leg'] == 2]['az']
#   plt.plot(left_a,label = 'left_a')
#   plt.plot(right_a,label = 'right_a')
#   plt.legend(loc = 'best')
#   plt.show()
  left_msg = msg[msg['leg'] == 1] #DataFrame
  data = left_msg[(pd.to_datetime(left_msg['Time'] ,format = '%H:%M:%S')>= pd.to_datetime('16:23:42',format = '%H:%M:%S')) & (pd.to_datetime(left_msg['Time'] ,format = '%H:%M:%S') <= pd.to_datetime('16:23:52',format = '%H:%M:%S'))]
#   print(msg.head())
  print(data)

输出:

Time ID leg   ax   ay   az     a Rssi
1  16:23:42  5  1 0.6855 -0.6915 0.1120 0.980116  -34
3  16:23:42  5  1 0.6800 -0.6440 0.1365 0.946450  -31
5  16:23:42  5  1 0.7145 -0.7240 0.1095 1.023072  -34
7  16:23:42  5  1 0.7050 -0.6910 0.1080 0.993061  -30
9  16:23:42  5  1 0.7120 -0.6400 0.0920 0.961773  -31
10  16:23:42  5  1 0.7150 -0.6810 0.1290 0.995805  -34
12  16:23:42  5  1 0.7250 -0.6655 0.1890 1.002116  -32
13  16:23:42  5  1 0.7160 -0.7065 0.1000 1.010840  -31
15  16:23:42  5  1 0.7545 -0.6990 0.1715 1.042729  -30
17  16:23:42  5  1 0.7250 -0.6910 0.1325 1.010278  -31
19  16:23:42  5  1 0.7520 -0.7260 0.1820 1.060992  -33
21  16:23:42  5  1 0.7005 -0.7150 0.0605 1.002789  -33
23  16:23:42  5  1 0.7185 -0.6630 0.1430 0.988059  -30
25  16:23:42  5  1 0.7170 -0.7040 0.0920 1.009044  -34
27  16:23:42  5  1 0.7230 -0.6810 0.1060 0.998862  -31
29  16:23:42  5  1 0.7230 -0.6720 0.0940 0.991539  -31
31  16:23:42  5  1 0.6955 -0.6975 0.0720 0.987629  -33
32  16:23:42  5  1 0.7430 -0.6895 0.1495 1.024602  -34
34  16:23:43  5  1 0.7360 -0.6855 0.1200 1.012920  -32
36  16:23:43  5  1 0.7160 -0.7000 0.1330 1.010121  -30
38  16:23:43  5  1 0.7095 -0.7165 0.1090 1.014221  -31
40  16:23:43  5  1 0.7195 -0.6895 0.1270 1.004599  -34
44  16:23:43  5  1 0.7315 -0.6855 0.1000 1.007473  -34
46  16:23:43  5  1 0.7240 -0.7020 0.0960 1.013013  -31
48  16:23:43  5  1 0.7240 -0.7010 0.0970 1.012416  -32
50  16:23:43  5  1 0.7380 -0.6820 0.1480 1.015713  -34
52  16:23:43  5  1 0.7285 -0.6990 0.0990 1.014453  -33
53  16:23:43  5  1 0.7160 -0.7005 0.1630 1.014852  -30
55  16:23:43  5  1 0.7175 -0.6940 0.0735 1.000922  -29
57  16:23:43  5  1 0.7140 -0.7170 0.0960 1.016416  -28
..    ... .. ...   ...   ...   ...    ...  ...
285 16:23:51  5  1 0.0550 -1.0205 0.0955 1.026433  -35
287 16:23:51  5  1 0.0670 -1.0175 0.0915 1.023801  -22
289 16:23:51  5  1 0.0595 -1.0090 0.1025 1.015937  -24
291 16:23:51  5  1 0.0605 -0.9970 0.0905 1.002925  -32
293 16:23:51  5  1 0.0650 -1.0185 0.0740 1.023251  -31
295 16:23:51  5  1 0.0595 -0.9915 0.0945 0.997769  -35
298 16:23:51  5  1 0.0420 -1.0105 0.0970 1.016013  -18
300 16:23:51  5  1 0.0545 -1.0440 0.0795 1.048440  -21
302 16:23:51  5  1 0.0460 -0.9915 0.0765 0.995510  -30
304 16:23:51  5  1 0.0650 -1.0100 0.0810 1.015326  -30
306 16:23:51  5  1 0.0530 -1.0240 0.0765 1.028220  -34
308 16:23:51  5  1 0.0490 -1.0060 0.0785 1.010247  -21
310 16:23:52  5  1 0.0490 -1.0155 0.0760 1.019518  -24
312 16:23:52  5  1 0.0370 -0.9870 0.0660 0.989896  -30
313 16:23:52  5  1 0.0400 -1.0185 0.0435 1.020213  -30
314 16:23:52  5  1 0.0450 -1.0070 0.0540 1.009450  -34
316 16:23:52  5  1 0.0420 -0.9800 0.0595 0.982703  -34
318 16:23:52  5  1 0.0400 -1.0000 0.0595 1.002567  -20
320 16:23:52  5  1 0.0355 -1.0025 0.0635 1.005136  -20
322 16:23:52  5  1 0.0430 -0.9940 0.0735 0.997641  -30
324 16:23:52  5  1 0.0480 -1.0135 0.0640 1.016652  -33
326 16:23:52  5  1 0.0440 -1.0035 0.0670 1.006696  -33
328 16:23:52  5  1 0.0455 -1.0090 0.0600 1.011806  -21
330 16:23:52  5  1 0.0420 -1.0005 0.0605 1.003207  -15
332 16:23:52  5  1 0.0510 -1.0165 0.0670 1.019981  -29
334 16:23:52  5  1 0.0300 -1.0040 0.0460 1.005501  -30
336 16:23:52  5  1 0.0370 -1.0130 0.0500 1.014908  -34
338 16:23:52  5  1 0.0500 -1.0010 0.0530 1.003648  -20
341 16:23:52  5  1 0.0400 -0.9630 0.0615 0.965790  -21
343 16:23:52  5  1 0.0365 -1.0295 0.0410 1.030962  -30
[176 rows x 8 columns]

总结

以上就是这篇文章的全部内容了,希望本文的内容对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,谢谢大家对三水点靠木的支持。如果你想了解更多相关内容请查看下面相关链接

Python 相关文章推荐
python 实现网上商城,转账,存取款等功能的信用卡系统
Jul 15 Python
对numpy中轴与维度的理解
Apr 18 Python
Python实现的多叉树寻找最短路径算法示例
Jul 30 Python
使用Python和Scribus创建一个RGB立方体的方法
Jul 17 Python
Django Rest framework权限的详细用法
Jul 25 Python
python选取特定列 pandas iloc,loc,icol的使用详解(列切片及行切片)
Aug 06 Python
python实现批量文件重命名
Oct 31 Python
在django中使用post方法时,需要增加csrftoken的例子
Mar 13 Python
jupyter notebook读取/导出文件/图片实例
Apr 16 Python
Python 将代码转换为可执行文件脱离python环境运行(步骤详解)
Jan 25 Python
Python预测分词的实现
Jun 18 Python
python如何利用cv2.rectangle()绘制矩形框
Dec 24 Python
如何使用Python进行OCR识别图片中的文字
Apr 01 #Python
Python datetime和unix时间戳之间相互转换的讲解
Apr 01 #Python
详解Python网络框架Django和Scrapy安装指南
Apr 01 #Python
详解python的argpare和click模块小结
Mar 31 #Python
linux安装python修改默认python版本方法
Mar 31 #Python
Django中使用Whoosh进行全文检索的方法
Mar 31 #Python
Python实现的爬取小说爬虫功能示例
Mar 30 #Python
You might like
destoon利用Rewrite规则设置网站安全
2014/06/21 PHP
PHP数组实际占用内存大小原理解析
2020/12/11 PHP
利用jQuery 实现GridView异步排序、分页的代码
2010/02/06 Javascript
三种方式获取XMLHttpRequest对象
2014/04/21 Javascript
使用js画图之圆、弧、扇形
2015/01/12 Javascript
深入理解jQuery之防止冒泡事件
2016/05/24 Javascript
jquery mobile界面数据刷新的实现方法
2016/05/28 Javascript
JS从一组数据中找到指定的单条数据的方法
2016/06/02 Javascript
详解vue添加删除元素的方法
2018/06/30 Javascript
微信小程序学习笔记之目录结构、基本配置图文详解
2019/03/28 Javascript
微信小程序Flex布局用法深入浅出分析
2019/04/25 Javascript
JS加载解析Markdown文档过程详解
2020/05/19 Javascript
js中实现继承的五种方法
2021/01/25 Javascript
[19:24]DOTA2客户端使用指南 一分钟快速设置轻松超神
2013/09/24 DOTA
[02:34]DOTA2亚洲邀请赛 BG战队出场宣传片
2015/03/09 DOTA
Python中的super()方法使用简介
2015/08/14 Python
Python cookbook(数据结构与算法)字典相关计算问题示例
2018/02/18 Python
Python实现压缩文件夹与解压缩zip文件的方法
2018/09/01 Python
python: 自动安装缺失库文件的方法
2018/10/22 Python
anaconda中更改python版本的方法步骤
2019/07/14 Python
使用Python来做一个屏幕录制工具的操作代码
2020/01/18 Python
使用keras实现densenet和Xception的模型融合
2020/05/23 Python
基于 HTML5 WebGL 实现的垃圾分类系统
2019/10/08 HTML / CSS
HTML5实现无刷新修改URL的方法
2019/11/14 HTML / CSS
澳大利亚领先的美容护肤品零售商之一:SkincareStore
2018/01/22 全球购物
回门宴新郎答谢词
2014/01/12 职场文书
演讲稿格式
2014/04/30 职场文书
大专生找工作自荐书
2014/06/10 职场文书
环卫工人节活动总结
2014/08/29 职场文书
焦裕禄精神心得体会
2014/09/02 职场文书
2014年学生资助工作总结
2014/12/18 职场文书
2015年收银员个人工作总结
2015/04/01 职场文书
师范生教育见习总结
2015/06/23 职场文书
运动会通讯稿600字
2015/07/20 职场文书
MySQL 全文检索的使用示例
2021/06/07 MySQL
Python OpenCV超详细讲解读取图像视频和网络摄像头
2022/04/02 Python