python - Pandas TimeGrouper 问题 - "time"索引上的类型错误

Question

我正在尝试从我的收件箱中提取时间戳，以便使用 Pandas 生成一些统计信息。我的代码最多可抓取 1000 封电子邮件，并将时间戳存储在列表中。然后我将列表传递给 pd.DataFrame，它为我提供了一个包含“时间”类型列的数据框。

我想使用 groupby 和 TimeGrouper 来按工作日、一天中的时间等绘制电子邮件数量，因此我将我的时间戳列设置为索引，但我得到一个 TypeError:“仅对 DatetimeIndex 有效， TimedeltaIndex 或 PeriodIndex，但得到了“索引”的实例”。我试过使用 to_datetime，但这会产生另一个 TypeError:“时间”类型的对象没有 len()。据我所知，df[0] 已经是一个 datetime 对象，那么为什么在尝试使用 TimeGrouper 时会抛出错误？

import win32com.client
import pandas as pd
import numpy as np

outlook = win32com.client.Dispatch("Outlook.Application").GetNamespace("MAPI")
inbox = outlook.GetDefaultFolder(6)                              
messages = inbox.Items
message = messages.GetLast()
timesReceived = [message.SentOn]

for i in range(1000): 
    try:
        message = messages.GetPrevious()
        timesReceived.append(message.SentOn)
    except(AttributeError):
        break 

df = pd.DataFrame(timesReceived);
df.set_index(df[0],inplace=True)
grouped = df.groupby(pd.TimeGrouper('M'))


TypeError: Only valid with DatetimeIndex, TimedeltaIndex or PeriodIndex, but got an instance of 'Index'

编辑:添加 df.info() 和 df.head()

df.info()
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
Index: 150 entries, 04/01/16 09:37:07 to 02/11/16 17:40:56
Data columns (total 1 columns):
0    150 non-null object
dtypes: object(1)
memory usage: 2.3+ KB

df.head()
    0
0   
04/01/16 09:37:07   04/01/16 09:37:07
04/01/16 04:34:30   04/01/16 04:34:30
04/01/16 03:02:14   04/01/16 03:02:14
04/01/16 02:15:12   04/01/16 02:15:12
04/01/16 00:16:27   04/01/16 00:16:27

Answer 1

Index: 150 entries 建议您的 index 列需要使用 pd.to_datetime() 转换为 datetime > 首先。

df[0] 可能看起来像 datetime 但需要类型转换，试试

df[0] = pd.to_datetime(df[0], format='%m/%d/%Y %H:%M:%S') 

在设置索引之前。