pandas.DataFrame.truncate

DataFrame.truncate(before=None, after=None, axis=None, copy=True) [source]

Усечение Series или DataFrame до и после некоторого значения индекса.

Это полезная сокращенная запись для булевой индексации, основанной на значениях индекса выше или ниже определённых порогов.

Параметры:	before : дата, строка, целое число Усечение всех строк до этого значения индекса. after : дата, строка, целое число Усечение всех строк после этого значения индекса. axis : {0 или ‘index’, 1 или ‘columns’}, необязательно Ось для усечения. По умолчанию усекается индекс (строки). copy : булево, по умолчанию True, Возвращает копию усечённой части.
Возвращает:	тип вызываемого объекта Усечённая Series или DataFrame.

См. также

DataFrame.loc

Выбор подмножества DataFrame по меткам.

DataFrame.iloc

Выбор подмножества DataFrame по позиции.

Примечания

Если индекс, который усекается, содержит только значения дат и времени, before и after могут быть заданы в виде строк вместо Timestamps.

Примеры

>>> 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

Столбцы DataFrame можно усечь.

>>> 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

Для Series можно усечь только строки.

>>> df['A'].truncate(before=2, after=4)
2    b
3    c
4    d
Name: A, dtype: object

Значения индекса в truncate могут быть значениями дат и времени или строками дат.

>>> dates = pd.date_range('2016-01-01', '2016-02-01', freq='s')
>>> df = pd.DataFrame(index=dates, data={'A': 1})
>>> df.tail()
                     A
2016-01-31 23:59:56  1
2016-01-31 23:59:57  1
2016-01-31 23:59:58  1
2016-01-31 23:59:59  1
2016-02-01 00:00:00  1

>>> df.truncate(before=pd.Timestamp('2016-01-05'),
...             after=pd.Timestamp('2016-01-10')).tail()
                     A
2016-01-09 23:59:56  1
2016-01-09 23:59:57  1
2016-01-09 23:59:58  1
2016-01-09 23:59:59  1
2016-01-10 00:00:00  1

Поскольку индекс — это DatetimeIndex, содержащий только даты, мы можем указать before и after в виде строк. Они будут преобразованы в Timestamps перед усечением.

>>> df.truncate('2016-01-05', '2016-01-10').tail()
                     A
2016-01-09 23:59:56  1
2016-01-09 23:59:57  1
2016-01-09 23:59:58  1
2016-01-09 23:59:59  1
2016-01-10 00:00:00  1

Обратите внимание, что truncate предполагает значение 0 для любого неопределённого компонента времени (полночь). Это отличается от частичного строкового среза, который возвращает любые частично совпадающие даты.

>>> df.loc['2016-01-05':'2016-01-10', :].tail()
                     A
2016-01-10 23:59:55  1
2016-01-10 23:59:56  1
2016-01-10 23:59:57  1
2016-01-10 23:59:58  1
2016-01-10 23:59:59  1