Python Pandas按小时对多个索引进行搜索

Python Pandas是一个开源的数据分析和数据处理库，提供了高效、灵活和丰富的数据结构和数据操作工具。它是基于NumPy构建的，可以轻松处理和分析大型数据集。

在Pandas中，可以使用多个索引对数据进行搜索。多个索引是指在数据框中使用多个列作为索引，以便更精确地定位和检索数据。下面是按小时对多个索引进行搜索的步骤：

导入Pandas库：

import pandas as pd

创建数据框：

data = {'Index1': ['A', 'A', 'B', 'B', 'C', 'C'],
        'Index2': ['X', 'Y', 'X', 'Y', 'X', 'Y'],
        'Time': ['2022-01-01 10:00:00', '2022-01-01 11:00:00', '2022-01-01 10:00:00', '2022-01-01 11:00:00', '2022-01-01 10:00:00', '2022-01-01 11:00:00'],
        'Value': [1, 2, 3, 4, 5, 6]}
df = pd.DataFrame(data)

将时间列转换为Pandas的Datetime类型：

df['Time'] = pd.to_datetime(df['Time'])

设置多个索引：

df.set_index(['Index1', 'Index2', 'Time'], inplace=True)

按小时进行搜索：

result = df.between_time('10:00:00', '10:59:59')

在上述步骤中，我们首先导入了Pandas库，然后创建了一个包含多个索引的数据框。接下来，我们将时间列转换为Datetime类型，并设置多个索引。最后，使用between_time函数按小时范围进行搜索，返回符合条件的数据。

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