# -*- coding: utf-8 -*-
#概念：时间抽取,是指根据一定的条件，对时间格式的数据进行抽取

#根据索引进行抽取：
#抽取一段连续的时间：DataFrame.ix[start:end]    start:开始时间；end:结束时间
#按时间点抽取：DataFrame.ix[dates]   dates:时间点组成的数组

#根据时间列进行抽取
#DataFrame[condition]   condition必须返回布尔值类型才可以

import pandas

data = pandas.read_csv("D:/workspaces/python/pythonStudy/22.csv",encoding="utf8")

#定义一个处理时间格式的匿名函数，将字符型的时间转换为日期类型
dateparse = lambda dates:pandas.datetime.strptime(dates,'%Y%m%d')

data = pandas.read_csv(
    'D:/workspaces/python/pythonStudy/22.csv',
    encoding='utf8',
    parse_dates=['date'],  #指定哪些列是时间格式的列
    date_parser=dateparse, #指定使用哪个方法去处理时间格式的数据
    index_col='date'  #指定用哪一列作为数据框的索引                       
)

#基于上，来根据索引进行数据抽取
import datetime

#设置两个时间点：
dt1 = datetime.date(year=2016,month=2,day=1)
dt2 = datetime.date(year=2016,month=2,day=5)
#抽取2016-02-01到2016-02-05之间的数据：
data.ix[dt1:dt2]

#抽取2016-02-01和2016-02-05这两天的数据：
data.ix[[dt1,dt2]]

#如何根据普通的时间列来进行数据抽取：DataFrame[condition]
data = pandas.read_csv(
   'D:/workspaces/python/pythonStudy/22.csv',
    encoding='utf8',
    parse_dates=['date'],
    date_parser=dateparse,            
)

data[(data.date>=dt1)&(data.date<=dt2)]

奈斯，感谢分享