<\/p>\n
Voc\u00ea pode usar a seguinte sintaxe b\u00e1sica para selecionar linhas entre dois carimbos de data\/hora em um DataFrame do pandas:<\/span><\/p>\n Esta sintaxe assume que tstamp<\/b> j\u00e1 possui um tipo datetime.<\/span><\/p>\n Caso contr\u00e1rio, voc\u00ea pode usar a seguinte sintaxe para convert\u00ea-lo em uma coluna de data e hora:<\/span><\/p>\n O exemplo a seguir mostra como usar essa sintaxe na pr\u00e1tica.<\/span><\/p>\n Suponha que temos o seguinte DataFrame do pandas que cont\u00e9m informa\u00e7\u00f5es sobre vendas em uma loja de varejo:<\/span><\/p>\n Digamos que queremos selecionar apenas as linhas entre os dois carimbos de data\/hora a seguir:<\/span><\/p>\n Podemos usar a seguinte sintaxe para fazer isso:<\/span><\/p>\n Observe que apenas as linhas entre os dois carimbos de data\/hora especificados s\u00e3o selecionadas.<\/span><\/p>\n Observe tamb\u00e9m que voc\u00ea pode selecionar linhas por carimbo de data\/hora usando apenas um valor de data.<\/span><\/p>\n Por exemplo, poder\u00edamos usar o c\u00f3digo a seguir para selecionar todas as linhas com um carimbo de data\/hora maior que 27\/10\/2022:<\/span><\/p>\n Observe que apenas as linhas cujo valor na coluna tsamp<\/strong> \u00e9 posterior a 2022-10-27 s\u00e3o selecionadas.<\/span><\/p>\n Os tutoriais a seguir explicam como realizar outras tarefas comuns em pandas:<\/span><\/p>\n Como converter DateTime em data no Pandas<\/a> Voc\u00ea pode usar a seguinte sintaxe b\u00e1sica para selecionar linhas entre dois carimbos de data\/hora em um DataFrame do pandas: df[(df[‘ tstamp ‘] > ‘ 2022-10-25 04:30:00 ‘) & (df[‘ tstamp ‘] < ‘ 2022-10-27 11:00:00 ‘)] Esta sintaxe assume que tstamp j\u00e1 possui um tipo datetime. Caso contr\u00e1rio, voc\u00ea pode usar a seguinte sintaxe […]<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[11],"tags":[],"class_list":["post-3719","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-guia"],"yoast_head":"\n df[(df[' tstamp<\/span> '] > ' 2022-10-25 04:30:00<\/span> ') &<\/span> (df[' tstamp<\/span> '] < ' 2022-10-27 11:00:00<\/span> ')]\n<\/strong><\/pre>\n df[' tstamp<\/span> '] = pd. to_datetime<\/span> (df[' tstamp<\/span> '])\n<\/strong><\/pre>\n Exemplo: selecione linhas do Pandas DataFrame por carimbo de data\/hora<\/strong><\/span><\/h2>\n
import<\/span> pandas as<\/span> pd\n\n#createDataFrame\n<\/span>df = pd. DataFrame<\/span> ({' tstamp<\/span> ': ['2022-10-25 04:00:00', '2022-10-25 11:55:12',\n '2022-10-26 02:00:00', '2022-10-27 10:30:00',\n '2022-10-27 14:25:00', '2022-10-28 01:15:27'],\n ' sales<\/span> ': [18, 22, 19, 14, 14, 11]})\n\n#view DataFrame\n<\/span>print<\/span> (df)\n\n tstamp sales\n0 2022-10-25 04:00:00 18\n1 2022-10-25 11:55:12 22\n2 2022-10-26 02:00:00 19\n3 2022-10-27 10:30:00 14\n4 2022-10-27 14:25:00 14\n5 2022-10-28 01:15:27 11\n<\/strong><\/pre>\n\n
#convert timestamp column to datetime dtype\n<\/span>df[' tstamp<\/span> '] = pd. to_datetime<\/span> (df[' tstamp<\/span> '])\n\n#select rows between two timestamps\n<\/span>df[(df[' tstamp<\/span> '] > ' 2022-10-25 04:30:00<\/span> ') &<\/span> (df[' tstamp<\/span> '] < ' 2022-10-27 11:00:00<\/span> ')]\n\n\ttstamp sales\n1 2022-10-25 11:55:12 22\n2 2022-10-26 02:00:00 19\n3 2022-10-27 10:30:00 14<\/strong>\n<\/pre>\n #convert timestamp column to datetime dtype\n<\/span>df[' tstamp<\/span> '] = pd. to_datetime<\/span> (df[' tstamp<\/span> '])\n\n#select rows with timestamp after 2022-10-27\n<\/span>df[df[' tstamp<\/span> '] > ' 2022-10-27<\/span> ']\n\n\ttstamp sales\n3 2022-10-27 10:30:00 14\n4 2022-10-27 14:25:00 14\n5 2022-10-28 01:15:27 11<\/strong><\/pre>\n Recursos adicionais<\/strong><\/span><\/h2>\n
Como converter colunas para DateTime no Pandas<\/a>
Como classificar um DataFrame do Pandas por data<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"