日付のリストをある範囲で抜き出す一番速い方法はなんでしょうか

Question

日付と数字の入ったリストからある範囲を抜き出して他のリストにしたいです。

例えば下記のリスト(list1)から2015-11-10 ~ 2015-12-15の範囲の行を抜き出してlist2とするとき簡単に処理する方法はないでしょうか。

forで0行目から2015-11-10>[i,0]となるところを探してスライスすることはできるのですが、処理が多いのでもっと軽い方法をもしご存知でしたら教えていただきたいです。
よろしくお願いします。

0 2015-01-05 09:00:00 7184.0
1 2015-01-05 09:00:00 7180.0
2 2015-01-05 09:00:00 7180.0
3 2015-01-05 09:00:00 7181.0
4 2015-01-05 09:00:00 7185.0
... ...
18415663 2019-12-30 14:59:59 4760.0
18415664 2019-12-30 14:59:59 4759.0
18415665 2019-12-30 14:59:59 4760.0
18415666 2019-12-30 14:59:59 4759.0
18415667 2019-12-30 15:00:00 4756.0

Comments

[meg_]

> 軽い方法はなんでしょうか
「速い」って意味ですか？

[kamataha]

そうですね。「速い」ということです。

[meg_]

> forで0行目から2015-11-10>[i,0]となるところを探してスライスすることはできるのですが、
まずご自身の書いたコードを載せると、他の人からのアドバイスが付きやすくなると思います。

[y_waiwai]

まずはあなたのコードを提示しないと、早いも遅いもわかりませんよ

Answer 1

大量なリストの計算処理は、numpyかpandasを使い、forループを無くすと、速くなると思います。
以下が例となります。リストとDataFrameとの変換は、ご自分で調べてみてください。

import pandas as pd

df = pd.DataFrame([
	[pd.Timestamp('2015-01-05 09:00:00'), 7184.0],
	[pd.Timestamp('2015-01-05 09:00:00'), 7180.0],
	[pd.Timestamp('2015-01-05 09:00:00'), 7180.0],
	[pd.Timestamp('2015-01-05 09:00:00'), 7181.0],
	[pd.Timestamp('2015-01-05 09:00:00'), 7185.0],
	[pd.Timestamp('2015-11-10 09:00:00'), 7185.0],
	[pd.Timestamp('2015-11-11 09:00:00'), 7185.0],
	[pd.Timestamp('2015-12-15 09:00:00'), 7185.0],
	[pd.Timestamp('2015-12-16 09:00:00'), 7185.0],
	[pd.Timestamp('2019-12-30 14:59:59'), 4760.0],
	[pd.Timestamp('2019-12-30 14:59:59'), 4759.0],
	[pd.Timestamp('2019-12-30 14:59:59'), 4760.0],
	[pd.Timestamp('2019-12-30 14:59:59'), 4759.0],
	[pd.Timestamp('2019-12-30 15:00:00'), 4756.0]])

from_date = pd.Timestamp('2015-11-10') 
to_date = pd.Timestamp('2015-12-15') + pd.Timedelta(days=1)

df = df[df[0] >= from_date]
df = df[df[0] < to_date]

print(df)

Comments

[kamataha]

ありがとうございます！
ちょうどpandasでやっていたのでトライしてみます。