Срезы по датам в мультииндексах

Question

Есть набор данных:

    dates = ['2018-11-30 23:40:15', '2018-11-30 23:41:05',
             '2018-11-30 23:41:15', '2018-12-01 00:08:57',
             '2018-12-01 00:09:12', '2018-12-01 00:27:56',
             '2018-12-01 00:28:56', '2018-12-01 00:39:37', 
             '2018-12-01 00:44:18', '2018-12-01 00:45:18']
    
    dates = pd.to_datetime(dates)
    
    ind = [['id_1','id_1','id_1','id_1','id_1',
                     'id_2', 'id_2', 'id_3', 'id_3', 'id_3'], dates]
    
    df = pd.DataFrame(np.random.randn(10, 3), index=ind, columns=['col1', 'col2', 'col3'])

Знаю, что можно в индексе второго уровня указывать конкретную дату и получать все данные, соответствующие ей. Так:

df.loc['id_1', '2018-11-30']

Можно ли взять срез по дате и времени (например, выбрать все данные, с индексом id_1 до заданного времени включительно)?

Пытаюсь сделать так:

df.loc['id_1', :'2018-12-01 00:08:57']

или так, если до конкретного числа нужны данные:

df.loc['id_1', :'2018-12-01']

В итоге, выводятся сами индексы, а нужно DataFrame с данными до конкретного времени включительно, указанного в индексе.

Можно ли вообще делать таким образом срезы? Если да, то как?

Наглядный пример того, что имеется в виду:

df.loc['id_1', :'2018-12-01 00:08:57']

Ожидаю увидеть:

Answer 1

попробуйте через срезы:

df.loc[(slice("id_1"), slice(None, '2018-12-01 00:08:57')), :]

Answer 2

Воспользуйтесь pd.IndexSlice - он специально создан для облегчения работы со срезами мульти-индексов:

In [32]: idx = pd.IndexSlice

In [33]: res = df.loc[idx['id_1', :'2018-12-01 00:08:57'], :]

In [34]: res
Out[34]:
                              col1      col2      col3
id_1 2018-11-30 23:40:15 -0.748932 -1.502318  0.593789
     2018-11-30 23:41:05  1.451214 -0.943655  0.566013
     2018-11-30 23:41:15  1.354764  0.044922  0.149455
     2018-12-01 00:08:57 -0.946963  0.439159  1.503776

БЛОГ НА HUSL

Срезы по датам в мультииндексах

Ответы (2 шт):