パンダの時系列で特定の四半期を選択する方法

Question

timeseriesから特定の個々の行を選択する最良の方法は何ですか？私はいくつかのデータ持って

：

indexed.ix["2012-09-30"] 
25468 

indexed.ix["2015-09-30"] 
27038 

しかし、どのように私は両方を選択します：

indexed = df.set_index("Month").resample("Q-MAR", how="sum")['count'] 
indexed 

Month 
2010-12-31  6942 
2011-03-31 23677 
2011-06-30 24131 
2011-09-30 23144 
2011-12-31 22249 
2012-03-31 24216 
2012-06-30 22938 
2012-09-30 25468 
2012-12-31 21733 
2013-03-31 21385 
2013-06-30 23093 
2013-09-30 26206 
2013-12-31 22248 
2014-03-31 20737 
2014-06-30 23384 
2014-09-30 25285 
2014-12-31 22210 
2015-03-31 22627 
2015-06-30 25185 
2015-09-30 27038 
2015-12-31 25352 
2016-03-31 16694 
Freq: Q-MAR, Name: count, dtype: int64 

を、私はこのように、個々のエントリをスライスすることができますか？

は、私が試した：

あまりにも多くのインデクサーのエラーを返します

indexed.ix[["2012-09-30", "2015-09-30"],:] 

...

indexed.ix[["2012-09-30", "2015-09-30"]] 

が戻っ

Month 
2012-09-30 NaN 
2015-09-30 NaN 

をもたらし、私はしませんが理由を理解する

indexed.ix["2012-09-30", "2015-09-30"] 

戻り

25468 

誰かが私にそれを説明してもらえ、してください？

Answer 1

アクセスは動作します：

In [13]: df.loc[[pd.to_datetime('2012-09-30'),pd.to_datetime('2015-09-30')]] 
Out[13]: 
      Count 
Month 
2012-09-30 25468 
2015-09-30 27038 

In [14]: df.loc[['2012-09-30','2015-09-30']] 
Out[14]: 
      Count 
Month 
2012-09-30 NaN 
2015-09-30 NaN 

---

UPDATE：

はPandから始まります0.20.1 the .ix indexer is deprecated, in favor of the more strict .iloc and .loc indexersとなる。

Answer 2

私は、インデックス上でこの答えは有用であることが判明：予想通り、あなたが正しいdtypesを指定した場合、インデックスで pandas, python - how to select specific times in timeseries

indexed[(pd.Index(indexed.index.quarter).isin([3])) & (pd.Index(indexed.index.year).isin([2012,2015]))] 

Month 
2012-09-30 25468 
2015-09-30 27038