使用 pandas 筛选时间数据

[kayseen]

如下的一个 txt 文件,内容如下:

time,tmp,water,light
2019-09-02 03:23:09,28,28,8
2019-09-02 03:24:10,29,29,9
2019-09-02 03:25:11,30,30,10
2019-09-02 03:26:12,31,31,11
2019-09-02 03:27:13,32,32,12
2019-09-02 03:28:14,33,33,13
2019-09-02 03:29:15,34,34,14
2019-09-02 03:30:16,35,35,15

使用逗号来分割每个数据,每一行是一组数据,这些数据是每一分钟新增一条,time 列就是时间, 请问可以通过日期来筛选一条数据吗? 比如需要筛选出:2019-09-02 03:29:15,34,34,14这条 03:29 分的数据, 请教一下,在 pandas 中时间应该怎么筛选呢?

[wangkai0351]

咱不能读一遍 api 吗

[yulewg]

df[df.time=='2019-09-02 03:29:15']

[kayseen]

@yulewg 请问可以只精确到分钟吗？就是不看后面的秒数。因为在筛选的时候，只知道分钟是多少，是不知道秒数的。。

[lithiumii]

先读成 dataframe，pandas 会自动把时间转成 datetime 类型，然后就可以只读分钟了

[hjq98765]

@kayseen #3 原文：“@yulewg 请问可以只精确到分钟吗？就是不看后面的秒数。因为在筛选的时候，只知道分钟是多少，是不知道秒数的。。”
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回复：df[df.time.map(lambda x:x.startswith('2019-09-02 03:29'))]

[kayseen]

@lithiumii 呃呃呃,先 pd.read_csv('a.txt', sep=',', delimiter=None)读取之后,关于 time 的是怎么读的额...

[kayseen]

@hjq98765 感谢感谢,麻烦再问下,关于这个文件,我怎么往里面追加一条数据呢?
比如在后面在追加一条数据 `2019-09-09 03:30:16,35,35,15`
我在网上找了下都是类似先读取文件再追加的,没找到这种追加单条数据的,
请教下,感谢~

[ike]

import pandas as pd

df = pd.read_csv("test.txt", parse_dates=['time'])
idx = df.time.apply(lambda x: x.hour == 3 and x.minute==29)
df[idx]

[hjq98765]

@kayseen #7 原文：“@hjq98765 感谢感谢,麻烦再问下,关于这个文件,我怎么往里面追加一条数据呢? 比如在后面在追加一条数据 `2019-09-09 03:30:16,35,35,15`我在网上找了下都是类似先读取文件再追加的,没找到这种追加单条数据的,请教下,感谢~”
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回复：

with open('a.txt','a') as f:
a.write('2019-09-09 03:30:16,35,35,15'+'\n')

你可以看一下 open()的 mode 参数，'a'是追加的意思