Truncar una serie o un marco de datos antes y después de algún valor de índice.
Esta es una abreviatura útil para la indexación booleana basada en valores de índice por encima o por debajo de ciertos umbrales.
- Parámetros
-
- antes de : fecha, str, int
-
Truncar todas las filas antes de este valor de índice.
- después : fecha, str, int
-
Truncar todas las filas después de este valor de índice.
- eje : 0 o ‘índice’, 1 o ‘columnas’, opcional
-
Eje para truncar. Trunca el índice (filas) de forma predeterminada.
- Copiar : bool, el valor predeterminado es Verdadero,
-
Devuelva una copia de la sección truncada.
- Devoluciones
-
- tipo de persona que llama
-
La serie truncada o DataFrame.
Ver también
DataFrame.loc-
Seleccione un subconjunto de un DataFrame por etiqueta.
DataFrame.iloc-
Seleccione un subconjunto de un DataFrame por posición.
Notas
Si el índice que se está truncando contiene solo valores de fecha y hora, antes de y después se puede especificar como cadenas en lugar de marcas de tiempo.
Ejemplos de
>>> df = pd.DataFrame('A':['a','b','c','d','e'],...'B':['f','g','h','i','j'],...'C':['k','l','m','n','o'],... index=[1,2,3,4,5])>>> df
A B C
1 a f k
2 b g l
3 c h m
4 d i n
5 e j o
>>> df.truncate(before=2, after=4)
A B C
2 b g l
3 c h m
4 d i n
Las columnas de un DataFrame se pueden truncar.
>>> df.truncate(before="A", after="B", axis="columns")
A B
1 a f
2 b g
3 c h
4 d i
5 e j
Para Series, solo se pueden truncar las filas.
>>> df['A'].truncate(before=2, after=4)2 b
3 c
4 d
Name: A, dtype:object
Los valores del índice en truncate pueden ser citas o string fechas.
>>> dates = pd.date_range('2016-01-01','2016-02-01', freq='s')>>> df = pd.DataFrame(index=dates, data='A':1)>>> df.tail()
A
2016-01-3123:59:5612016-01-3123:59:5712016-01-3123:59:5812016-01-3123:59:5912016-02-0100:00:001
>>> df.truncate(before=pd.Timestamp('2016-01-05'),... after=pd.Timestamp('2016-01-10')).tail()
A
2016-01-0923:59:5612016-01-0923:59:5712016-01-0923:59:5812016-01-0923:59:5912016-01-1000:00:001
Debido a que el índice es un DatetimeIndex que contiene solo fechas, podemos especificar antes de y después como cadenas. Serán obligados a utilizar marcas de tiempo antes del truncamiento.
>>> df.truncate('2016-01-05','2016-01-10').tail()
A
2016-01-0923:59:5612016-01-0923:59:5712016-01-0923:59:5812016-01-0923:59:5912016-01-1000:00:001
Tenga en cuenta que truncate asume un valor 0 para cualquier componente de tiempo no especificado (medianoche). Esto difiere de parcial string rebanado, que devuelve las fechas que coinciden parcialmente.
>>> df.loc['2016-01-05':'2016-01-10',:].tail()
A
2016-01-1023:59:5512016-01-1023:59:5612016-01-1023:59:5712016-01-1023:59:5812016-01-1023:59:591
