Python | Marco de datos de Pandas.at_time()

Python es un excelente lenguaje para realizar análisis de datos, principalmente debido al fantástico ecosistema de paquetes de Python centrados en datos. Pandas es uno de esos paquetes y facilita mucho la importación y el análisis de datos.
La función pandas dataframe.at_time() se usa para seleccionar todos los valores en una fila correspondientes a la hora de entrada del día. Si el tiempo de entrada no está presente en el marco de datos, se devuelve un marco de datos vacío.
 

Sintaxis: DataFrame.at_time(time, asof=False)
Parámetros: 
time : datetime.time o string
Devuelve: valores_a_la_hora : tipo de persona que llama
 

Nota: la función at_time() genera una excepción cuando el índice del marco de datos no es un índice de fecha y hora
. Ejemplo n.º 1: cree un marco de datos indexado de fecha y hora y recupere los valores en cualquier momento específico 
 

# importing pandas as pd
import pandas as pd
 
# Creating row index values for dataframe
# Taken time frequency to be of 12 hours interval
 
# Generating five index value using "period = 5" parameter
ind = pd.date_range('01/ 01/2000', periods = 5, freq ='12H')
 
# Creating a dataframe with 2 columns
# using "ind" as the index for our dataframe
 
df = pd.DataFrame({"A":[1, 2, 3, 4, 5],
                   "B":[10, 20, 30, 40, 50]},
                                 index = ind)
 
# Printing the dataframe
# for visualization
df

Ahora averigüe los valores en el tiempo «12:00»
 

df.at_time('12:00')

Producción : 
 

 
Ejemplo n.º 2: establezca la frecuencia del índice date_time para una duración de 30 minutos y consulte la hora válida y la no válida (no presente en el marco de datos).
 

# importing pandas as pd
import pandas as pd
 
# Creating row index values for our data frame
# We have taken time frequency to be of 30 minutes interval
# We are generating eight index value using "period = 8" parameter
 
ind = pd.date_range('01/01/2000', periods = 8, freq ='30T')
 
# Creating a dataframe with 2 columns
# using "ind" as the index for our dataframe
df = pd.DataFrame({"A":[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8],
                   "B":[10, 20, 30, 40, 50, 60, 70, 80]},
                                             index = ind)
 
# Printing the dataframe
df

Ahora vamos a consultar la hora «02:00»
 

# Find the row values at time "02:00"
df.at_time('02:00')

Producción :