只包含时间部分的DatetimeIndex :有可能吗

Question

我一直被这样的问题困扰着。我对旅客流量有一套观察。数据存储在.xlsx文件中，结构如下：date_of_observation, time, station_name, boarding, alighting.

我想知道，如果我只需要日期时间的“时间”组件的话，是否有可能用这种数据创建使用DatetimeIndex的Dataframe。(在dataset中没有显示时间的重复值)。

这一要求的原因是，我使用基于循环时间的特定逻辑(例如，23.00 < 0.00，但相比0.01 < 0.02 )，所以我不想将它们转换为日期时间。

Answer 1

不，这是不可能的，只有日期时间或浮点索引。但是，unutbu提供的变体是非常有用的。

Answer 2

也许您不需要将DatetimeIndex缩短到一个时间。相反，要选择仅基于时间组件的行，可以使用时间。例如,

import pandas as pd
import numpy as np

N = 200
dti = pd.date_range('2000-1-1', freq='10T', periods=N)
df = pd.DataFrame({'station_name': np.random.choice(list('ABCDEFGHIJ'), size=N),
                   'boarding': np.arange(N)*10,
                   'alighting': np.arange(N)},
                  index=dti)

dataframe如下所示：

>>> print(df.head())

                     alighting  boarding station_name
2000-01-01 00:00:00          0         0            B
2000-01-01 00:10:00          1        10            I
2000-01-01 00:20:00          2        20            H
2000-01-01 00:30:00          3        30            C
2000-01-01 00:40:00          4        40            E

但是，您可以选择在23:00和0:30之间的所有行，如下所示：

>>> print(df.between_time('23:00', '0:30'))
                     alighting  boarding station_name
2000-01-01 00:00:00          0         0            B
2000-01-01 00:10:00          1        10            I
2000-01-01 00:20:00          2        20            H
2000-01-01 00:30:00          3        30            C
2000-01-01 23:00:00        138      1380            D
2000-01-01 23:10:00        139      1390            E
2000-01-01 23:20:00        140      1400            A
2000-01-01 23:30:00        141      1410            D
2000-01-01 23:40:00        142      1420            E
2000-01-01 23:50:00        143      1430            B
2000-01-02 00:00:00        144      1440            B
2000-01-02 00:10:00        145      1450            I
2000-01-02 00:20:00        146      1460            F
2000-01-02 00:30:00        147      1470            C