python 和 Pandas : Combine columns into a date

Question

在我的 dataframe 中，时间分为 3 列:year、month、day，例如这个:

如何将它们转换成日期，以便进行时间序列分析？

我能做到:

df.apply(lambda x:'%s %s %s' % (x['year'],x['month'], x['day']),axis=1)

给出:

1095       1954 1 1
1096       1954 1 2
1097       1954 1 3
1098       1954 1 4
1099       1954 1 5
1100       1954 1 6
1101       1954 1 7
1102       1954 1 8
1103       1954 1 9
1104      1954 1 10
1105      1954 1 11
1106      1954 1 12
1107      1954 1 13

但是接下来呢？

编辑:这就是我最终得到的:

from datetime import datetime
df['date']= df.apply(lambda x:datetime.strptime("{0} {1} {2}".format(x['year'],x['month'], x['day']), "%Y %m %d"),axis=1)
df.index= df['date']

Answer 1

以下是将值转换为时间的方法:

import datetime


df.apply(lambda x:datetime.strptime("{0} {1} {2} 00:00:00".format(x['year'],x['month'], x['day']), "%Y %m %d %H:%M:%S"),axis=1)