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Python Pandas Sélectionnez Index où index est supérieur à x

Supposons que j'ai une variable __ DataFrame df avec la date comme index et certaines valeurs. Comment sélectionner les lignes dont la date est supérieure à une valeur x? 

Je sais que je peux convertir l'index en une colonne, puis sélectionner le df[df['date']>x], mais est-ce plus lent que l'opération sur l'index?

pythonpandasindexingcondition
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user3092887

Exemple de sélection dans un DataFrame avec l’utilisation d’index:

from numpy.random import randn
from pandas import DataFrame
from datetime import timedelta as td
import dateutil.parser

d = dateutil.parser.parse("2014-01-01")
df = DataFrame(randn(6,2), columns=list('AB'), index=[d + td(days=x) for x in range(1,7)])

In [1]: df
Out[1]:
                   A         B
2014-01-02 -1.172285  1.706200
2014-01-03  0.039511 -0.320798
2014-01-04 -0.192179 -0.539397
2014-01-05 -0.475917 -0.280055
2014-01-06  0.163376  1.124602
2014-01-07 -2.477812  0.656750

In [2]: df[df.index > dateutil.parser.parse("2014-01-04")]
Out[2]:
                   A         B
2014-01-05 -0.475917 -0.280055
2014-01-06  0.163376  1.124602
2014-01-07 -2.477812  0.656750
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Datageek

La réponse existante est correcte, cependant si nous sélectionnons sur la base de l'index, la deuxième méthode à partir d'ici serait plus rapide:

# Set index
df = df.set_index(df['date'])

# Select observations between two datetimes
df.loc[pd.TimeStamp('2002-1-1 01:00:00'):pd.TimeStamp('2002-1-1 04:00:00')]
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ntg