For example we have dataframe like this:

                   SPY        AAPL         IBM        GOOG         GLD

2017-01-03  222.073914  114.311760  160.947433  786.140015  110.470001

2017-01-04  223.395081  114.183815  162.940125  786.900024  110.860001

2017-01-05  223.217606  114.764473  162.401047  794.020020  112.580002

2017-01-06  224.016220  116.043915  163.200043  806.150024  111.750000

2017-01-09  223.276779  117.106812  161.390244  806.650024  112.669998
...

Now we only we want to get highlighted part:

                   SPY        AAPL         IBM        GOOG         GLD

2017-01-03  222.073914  114.311760  160.947433  786.140015  110.470001

2017-01-04  223.395081  114.183815  162.940125  786.900024  110.860001

2017-01-05  223.217606  114.764473  162.401047  794.020020  112.580002

2017-01-06  224.016220  116.043915  163.200043  806.150024  111.750000

2017-01-09  223.276779  117.106812  161.390244  806.650024  112.669998

We can use Dataframe.ix[] method to get date related index data from the list.

if __name__ == '__main__':

    data=get_data()

    data=data.ix['2017-12-01':'2017-12-15', ['IBM', 'GOOG']]

    print(data)

    """

                       IBM         GOOG

    2017-12-01  154.759995  1010.169983

    2017-12-04  156.460007   998.679993

    2017-12-05  155.350006  1005.150024

    2017-12-06  154.100006  1018.380005

    2017-12-07  153.570007  1030.930054

    2017-12-08  154.809998  1037.050049

    2017-12-11  155.410004  1041.099976

    2017-12-12  156.740005  1040.479980

    2017-12-13  153.910004  1040.609985

    2017-12-15  152.500000  1064.189941

    """

[Python] Slice the data with pandas的更多相关文章

  1. [Python] Normalize the data with Pandas

    import os import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt def test_run(): start_date='2017-01-01 ...

  2. 一句Python，一句R︱pandas模块——高级版data.frame

    先学了R,最近刚刚上手python,所以想着将python和R结合起来互相对比来更好理解python.最好就是一句python,对应写一句R. pandas可谓如雷贯耳,数据处理神器. 以下符号: = ...

  3. Seven Python Tools All Data Scientists Should Know How to Use

    Seven Python Tools All Data Scientists Should Know How to Use If you’re an aspiring data scientist, ...

  4. arcgis python arcpy add data script添加数据脚本

    arcgis python arcpy add data script添加数据脚本mxd = arcpy.mapping.MapDocument("CURRENT")... df ...

  5. Python slice() 函数

    Python slice() 函数  Python 内置函数 描述 slice() 函数实现切片对象,主要用在切片操作函数里的参数传递. 语法 slice 语法: class slice(stop) ...

  6. [Machine Learning with Python] My First Data Preprocessing Pipeline with Titanic Dataset

    The Dataset was acquired from https://www.kaggle.com/c/titanic For data preprocessing, I firstly def ...

  7. Python数据科学安装Numby,pandas,scipy,matpotlib等（IPython安装pandas）

    Python数据科学安装Numby,pandas,scipy,matpotlib等(IPython安装pandas) 如果还没有本地安装Python.IPython.notebook等请移步 上篇Py ...

  8. 用pandas进行数据清洗（二）（Data Analysis Pandas Data Munging/Wrangling）

    在<用pandas进行数据清洗(一)(Data Analysis Pandas Data Munging/Wrangling)>中,我们介绍了数据清洗经常用到的一些pandas命令. 接下 ...

  9. Python For Data Analysis -- Pandas

    首先pandas的作者就是这本书的作者 对于Numpy,我们处理的对象是矩阵 pandas是基于numpy进行封装的,pandas的处理对象是二维表(tabular, spreadsheet-like ...

随机推荐

  1. SpringMVC简单介绍

    1. 框架的作用  SpringMVC主要解决了控制器如何接收客户端的请求,并将处理结果响应给客户端的问题.  在传统的Java EE开发中,控制器是`Servlet`,主要存在的问题有: 1. 每个 ...

  2. VC++ 借助 Win32 API 绘图实现基本的细胞自动机演示

    //本程序使用 Visual Studio 2015 生成的 Win32 窗口程序模板 开发//使用 Win32 API 绘图//实现基本的细胞自动机演示////目前已知问题://存在内存泄漏,但具体 ...

  3. linux上使用chrome自动化测试（无界面）

    selenium自动化测试主要是用于有图形界面的系统上,对于无图形界面的情况可以通过以下方法来实现 服务器信息 [root@spider01 ~]# hostnamectl Static hostna ...

  4. HDU-1024 Max Sum Plus Plus 动态规划 滚动数组和转移优化

    题目链接:https://cn.vjudge.net/problem/HDU-1024 题意 给n, m和一个序列,找m个不重叠子串,使这几个子串内元素和的和最大. n<=1e6 例:1 3 1 ...

  5. [USACO4.2]完美的牛栏The Perfect Stall

    题目:USACO Training 4.2(在官网上提交需加文件输入输出).洛谷P1894. 题目大意:有n头奶牛m个牛栏,每头牛只会在自己喜欢的牛栏里产奶,问一次最多有多少奶牛能产奶. 解题思路:二 ...

  6. linux 连接 NAS

    [root@kvm-server ~]# mount -o username=user01,password=1234567890 //192.168.31.20/share /mnt/nas Cou ...

  7. 紫书 例题 11-13 UVa 10735（混合图的欧拉回路）（最大流）

    这道题写了两个多小时-- 首先讲一下怎么建模 我们的目的是让所有点的出度等于入度 那么我们可以把点分为两部分, 一部分出度大于入度, 一部分入度大于出度 那么显然, 按照书里的思路,将边方向后,就相当 ...

  8. Android APP弱网测试问题和解决分析

    最近做了一次移动APP的弱网和中断测试,接下来分享一下遇到的一些问题: 1.现象:用户登录应用时下载初始化数据,下载过程中因网速太慢点击取消并重新登录,数据初始化完成后出现重复,造成数据不一致. 原因 ...

  9. 【codeforces 128C】Games with Rectangle

    [题目链接]:http://codeforces.com/problemset/problem/128/C [题意] 让你一层一层地在n*m的网格上画k个递进关系的长方形;(要求一个矩形是包含在另外一 ...

  10. Linux 磁盘坏道检测和修复

    今天在实验室碰到一台机器,根分区和/upgrade分区变成了read-only system.当碰到这个问题的时候,我的第一反应很可能硬件出现了故障,我使用了如下的方法来检测和排除故障: 使用dmes ...