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python - pandas 中的索引日期时间列

转载 作者:太空宇宙 更新时间:2023-11-03 20:36:05 25 4
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我在 python 中导入了一个 csv 文件。然后,我将第一列更改为日期时间格式。

datetime                  Bid32    Ask32

2019-01-01 22:06:11.699 1.14587 1.14727
2019-01-01 22:06:12.634 1.14567 1.14707
2019-01-01 22:06:13.091 1.14507 1.14647

我看到了三种为第一列建立索引的方法。

df.index = df.datetime
del datetime

df.set_index('datetime', inplace=True)

df.set_index(pd.DatetimeIndex('datetime'), inplace=True)

我的问题是关于第二种和第三种方式。为什么在某些来源中他们使用 pd.DatetimeIndex()df.set_index() (如第三个代码),而第二个代码就足够了?

最佳答案

如果您不使用 to_datetime() 更改“datetime”列:

df = pd.DataFrame(columns=['datetime', 'Bid32', 'Ask32'])
df.loc[0] = ['2019-01-01 22:06:11.699', '1.14587', '1.14727']

df.set_index('datetime', inplace=True) # option 2
print(type(df.index))

结果:pandas.core.indexes.base.Index

对比

df = pd.DataFrame(columns=['datetime', 'Bid32', 'Ask32'])
df.loc[0] = ['2019-01-01 22:06:11.699', '1.14587', '1.14727']

df.set_index(pd.DatetimeIndex(df['datetime']), inplace=True) # option 3
print(type(df.index))

结果:pandas.core.indexes.datetimes.DatetimeIndex

因此第三个带有 pd.DatetimeIndex() 使其成为实际的日期时间索引,这就是您想要的。

文档:

pandas.Index

pandas.DatetimeIndex

关于python - pandas 中的索引日期时间列,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/57165814/

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