filter/select rows of pandas dataframe by timestamp column

Question

Sono nuovo di panda. Ho dataframe con due colonne dt (data-ora) e valore.

Dati due timestamp di data e ora di inizio e fine: esiste un modo semplice per creare un nuovo dataframe da uno originale contenente righe tra i due timbri di data e ora?

   dt value 
84 7/23/2014 7:00 0.300 
85 7/23/2014 7:05 0.300 
86 7/23/2014 7:10 0.312 
87 7/23/2014 7:15 0.300 
88 7/23/2014 7:20 0.300 
89 7/23/2014 7:25 0.300 
90 7/23/2014 7:30 0.300 
91 7/23/2014 7:35 0.300 
92 7/23/2014 7:40 0.300 
93 7/23/2014 7:45 0.216 
94 7/23/2014 7:50 0.204 
95 7/23/2014 7:55 0.228 
96 7/23/2014 8:00 0.228 
97 7/23/2014 8:05 0.228 
98 7/23/2014 8:10 0.228 
99 7/23/2014 8:15 0.240 
100 7/23/2014 8:20 0.228 
101 7/23/2014 8:25 0.216 
102 7/23/2014 8:30 0.228 
103 7/23/2014 8:35 0.324 
104 7/23/2014 8:40 0.336 
105 7/23/2014 8:45 0.324 
106 7/23/2014 8:50 0.324 
107 7/23/2014 8:55 0.324 
108 7/23/2014 9:00 0.252 
109 7/23/2014 9:05 0.252 
110 7/23/2014 9:10 0.240 
111 7/23/2014 9:15 0.240 
112 7/23/2014 9:20 0.252 
113 7/23/2014 9:25 0.240 
..    ... ... 
198 7/23/2014 16:30 0.132 
199 7/23/2014 16:35 0.120 
200 7/23/2014 16:40 0.180 
201 7/23/2014 16:45 0.216 
202 7/23/2014 16:50 0.204 
203 7/23/2014 16:55 0.192 

Answer 1

Finché dt è un DTYPE datetime già è possibile filtrare usando stringhe di data, se poi non è possibile convertire questo modo:

df['dt'] = pd.to_datetime(df['dt']) 

poi filtrare:

In [115]: 

df[(df['dt'] > '2014-07-23 07:30:00') & (df['dt'] < '2014-07-23 09:00:00')] 
Out[115]: 
         dt value 
index       
91 2014-07-23 07:35:00 0.300 
92 2014-07-23 07:40:00 0.300 
93 2014-07-23 07:45:00 0.216 
94 2014-07-23 07:50:00 0.204 
95 2014-07-23 07:55:00 0.228 
96 2014-07-23 08:00:00 0.228 
97 2014-07-23 08:05:00 0.228 
98 2014-07-23 08:10:00 0.228 
99 2014-07-23 08:15:00 0.240 
100 2014-07-23 08:20:00 0.228 
101 2014-07-23 08:25:00 0.216 
102 2014-07-23 08:30:00 0.228 
103 2014-07-23 08:35:00 0.324 
104 2014-07-23 08:40:00 0.336 
105 2014-07-23 08:45:00 0.324 
106 2014-07-23 08:50:00 0.324 
107 2014-07-23 08:55:00 0.324