設定
s = pd.series(
pd.date_range('2017-12-05 16:00:00', '2017-12-05 23:00:00', freq='h')
s0 2017-12-05 16:00:00
1 2017-12-05 17:00:00
2 2017-12-05 18:00:00
3 2017-12-05 19:00:00
4 2017-12-05 20:00:00
5 2017-12-05 21:00:00
6 2017-12-05 22:00:00
7 2017-12-05 23:00:00
dtype: datetime64[ns]
針對所有4種情況下的區間包含,這是解決此問題的方法.
>關閉=「左」
(inter.left <= s) & (s < inter.right)
0 false
1 true
2 true
3 true
4 true
5 true
6 false
7 false
dtype: bool
>關閉=「正確」
(inter.left < s) & (s <= inter.right)
0 false
1 true
2 true
3 true
4 true
5 true
6 true
7 false
dtype: bool
>關閉=「都不」
(inter.left < s) & (s < inter.right)
0 false
1 true
2 true
3 true
4 true
5 true
6 false
7 false
dtype: bool
> closed =』both'(兩者之間使用pd.series.,應該稍微更有效率).
s.between(inter.left, inter.right, inclusive=true)
0 false
1 true
2 true
3 true
4 true
5 true
6 true
7 false
dtype: bool
在使用這些方法中的任何一種計算了這些數量之後,選擇行就很容易s [mask],其中mask是我們上面剛剛計算出的布林型掩碼.
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