如何在熊猫数据框中获取时间戳最近的行？

Question

我有一个从列表中获取的时间戳，我需要在 pandas 数据框中找到最接近我拥有的时间戳的行，即使是一组行对我来说也很好。这是示例数据框

0 6160 Upper 12-7-2019 12:37:51.123572

1 6162 Upper 12-7-2019 12:39:22.355725

2 6175 Upper 12-7-2019 13:21:15.224157

3 6180 Upper 13-7-2019 06:04:29.157111

4 6263 Upper 13-7-2019 07:37:51.123572

我有一个时间戳 datetime.datetime(12,7,2019,16,41,20)

所以在这种情况下，我需要它在索引 2 处捕获一行。

感谢您的帮助。谢谢

Answer 1

import pandas as pdfrom datetime import datetime# Inputref_time = datetime(2019,7,12,16,41,20)data = [[6160, 'Upper', '12-7-2019 12:37:51.123572'],        [6162, 'Upper', '12-7-2019 12:39:22.355725'],        [6175, 'Upper', '12-7-2019 13:21:15.224157'],        [6180, 'Upper', '13-7-2019 06:04:29.157111'],        [6263, 'Upper', '13-7-2019 07:37:51.123572']]# Convert 2D list to DataFrame objectdf = pd.DataFrame(data)# Convert timestamp strings in column at index 2 to datetime objectsdf.iloc[:, 2] = pd.to_datetime(df.iloc[:, 2], format='%d-%m-%Y %H:%M:%S.%f')# Return row with minimum absolute time difference to reference timeprint(df.loc[[(abs(df.iloc[:, 2]-ref_time)).idxmin()]])

Answer 2

你可以做：import datetimedt = datetime.datetime(2019, 12, 7,16,41,20)# d column is the dateminidx = (dt - df['d']).idxmin()print(df.loc[[minidx]])   a     b        c                          d2  2  6175   Upper  2019-12-07 13:21:15.224157