在使用Pandas库处理数据时,我们经常需要使用datetime作为索引。如果数据框的索引不是datetime类型,就会出现报错信息“Index is not a datetime index”。为了解决这个问题,我们需要将索引转换为datetime类型。首先,我们需要检查数据框的索引类型。可以使用df.index来查看索引。如果索引不是datetime类型,我们需要将其转换为date...
index = pd.to_datetime(df.index) # 打印转换后的DataFrame print(df) 输出结果如下: 代码语言:txt 复制 value 2022-01-01 1 2022-01-02 2 2022-01-03 3 2022-01-04 4 2022-01-05 5 在这个示例中,我们首先创建了一个包含日期字符串索引的DataFrame。然后,我们使用to_datetime()函数将索引转换为...
df['date'] = pd.to_datetime(df['date']) #将'date'列设置为索引 df.set_index('date', inplace=True) # 打印结果 print(df) 输出结果如下: 代码语言:txt 复制 value date 2022-01-01 10 2022-01-02 20 2022-01-03 30 在这个示例中,我们首先创建了一个包含'date'和'value'两列的DataFrame。...
pd.Series(range(2),index=pd.to_datetime(['2020/1/1','2020/1/2'])) 1. type(pd.to_datetime(['2020/1/1','2020/1/2'])) 1. pandas.core.indexes.datetimes.DatetimeIndex 1. 对于DataFrame而言,如果列已经按照时间顺序排好,则利用to_datetime可自动转换 df = pd.DataFrame({'year': [2020,...
pandas使用numpy的datetime64数据类型在纳秒级的分辨率下存储时间戳 1 ts.index.dtype DatetimeIndex中的标量值是pandas的Timestamp对象 1 2 stamp =ts.index[0] stamp 2. 索引、选择 (1) 索引 ts是一个series;stamp是索引为2的时间戳,Timestamp('2019-04-03 00:00:00', freq='D') 1 2 3 stamp ...
TimedeltaIndex:多个时长数据的序列,类似 DatetimeIndex 和 Timestamp 的关系。 DataOffset:时间在日历维度的偏移。比如时间是 2024 年 2 月 1 日,在日历偏移一天就是 2024 年 1 月 31 日。DataOffset 提供了多种偏移方式,比如按工作日偏移,那么周五早上 10 点偏移到下一个工作日就是下周一早上 10 点。
9. 用todatetime和totimedelta创建时间序列 可以通过将TimedeltaIndex添加到时间戳中来创建DatetimeIndex。pd.to_datetime('10-9-2020') + pd.to_timedelta(np.arange(5), 'D')“D”用来表示“day”，但是也有很多其他的选择。你可以在这里查看整个列表。10. date_range函数 它提供了一种更灵活的创建DatetimeIndex...
#除了可以使用字符串对 DateTimeIndex 进行索引外,还可以使用 datetime(日期时间)对象来进行索引。 from datetime import datetime ts[datetime(2018, 7, 8) : datetime(2018, 7, 22)] Out[30]: 2018-07-08 2 2018-07-15 3 Freq: W-SUN, dtype: int64 # 获取年份 ts.index.year Out[31]: Int64Inde...
ts = pd.Series(data=["Tom", "Bob", "Mary", "James"], index=dates) ts.index Out[16]: DatetimeIndex(['2018-05-01', '2018-05-02', '2018-05-03', '2018-05-04'], dtype='datetime64[ns]', freq=None) periods = [pd.Period("2018-01"), pd.Period("2018-02"), pd.Period("...
在Pandas dataframe中索引DateTime可以通过以下几种方式实现: 使用set_index()方法:可以将DataFrame中的某一列设置为索引列,其中该列的数据类型为DateTime。示例代码如下:df.set_index('DateTime', inplace=True)这样就可以通过DateTime来索引DataFrame了。