python - 如何将 Pandas 系列转换为时间系列？

Question

我正在尝试从 MYSQL 服务器中提取数据并从中制作数据框。我使用的 SQL 查询是

sql="""SELECT dp.Date, dp.Open , dp.High, dp.Low, dp.Close, dp.Volume, dp.Adj 
     FROM tickers AS tick
     INNER JOIN daily_price AS dp
     ON dp.ticker_id = tick.id
     WHERE tick.ticker = '%s'
     ORDER BY dp.Date ASC;"""%(ticker)
goog = psql.frame_query(sql, con=con, index_col='Date')

这工作得很好，但是当我使用函数 df=obtain_df(ticker) 时(obtain_df 只是获取 dataframe 的函数>) 并使用 type(df['High']) 它 panda.series 而不是 timeseries？我不知道这是为什么。在我的 SQL 服务器中，日期的格式也是“DATE”。

你能建议我如何将序列转换为时间序列吗？

da['Date']=pd.DatetimeIndex(da['Date'])

da.set_index('Date')

print da.head()

我得到以下输出

如何将日期列作为索引。

Answer 1

尝试:

 df['Date'] = pd.DatetimeIndex(df['Date'])

或:

 df['Date'] = pd.to_datetime(df['Date'])

如果您有不寻常格式的datetime:

 df['Date'] = pd.to_datetime(df['Date'], format="%d%m%Y")