python - 将 Pandas 索引从整数格式更改为日期时间格式

Question

我有一个巨大的 DataFrame，其中包含用于日期时间表示的整数形式的索引，例如，20171001。我要做的是将表单(例如 20171001)更改为日期时间格式 '2017-10-01'。

为简单起见，我生成了这样一个数据框。

>>> df = pd.DataFrame(np.random.randn(3,2), columns=list('ab'), index=
[20171001,20171002,20171003])
>>> df
             a         b
20171001  2.205108  0.926963
20171002  1.104884 -0.445450
20171003  0.621504 -0.584352
>>> df.index
Int64Index([20171001, 20171002, 20171003], dtype='int64')

如果我们将“to_datetime”应用于 df.index，我们会得到奇怪的结果:

>>> pd.to_datetime(df.index)
DatetimeIndex(['1970-01-01 00:00:00.020171001',
           '1970-01-01 00:00:00.020171002',
           '1970-01-01 00:00:00.020171003'],
          dtype='datetime64[ns]', freq=None)

我想要的是DatetimeIndex(['2017-10-01', '2017-10-02', '2017-10--3'], ...)我该如何解决这个问题？注意给出文件。

Answer 1

在 pd.to_datetime 中使用 format %Y%m%d 即

pd.to_datetime(df.index, format='%Y%m%d')
DatetimeIndex(['2017-10-01', '2017-10-02', '2017-10-03'], dtype='datetime64[ns]', freq=None)

分配df.index = pd.to_datetime(df.index, format='%Y%m%d')