Python Panda 数据框 - 从字符串到日期的整行

Question

我有一个 csv 文件:

Date,2018-07-31,2018-08-31,2018-09-30
Value,12,34,56

然后将其加载到 DF 中:

df = pd.read_csv('test.csv')

整个第一行日期被视为字符串。如何将第一行(“日期”)中的值更改为 TimeStamp 对象，以便可以使用以下函数:df.columns[0].month。

如何使用例如 to_datetime() 选项更改整个第一行？

Answer 1

系列始终按列排列

因此，您无法将行设置为 Pandas datetime 系列并在其上无缝使用 Pandas datetime 方法。您可以设计变通办法，将行转换为日期时间系列每次使用时。但这效率低下，并且没有利用矢量化。

您可以将行索引或列索引设置为日期时间。

datetime 索引:转置数据帧

最干净的解决方案是转置数据帧并使用datetime索引:

from io import StringIO

x = StringIO("""Date,2018-07-31,2018-08-31,2018-09-30
Value,12,23,45""")

df = pd.read_csv(x)
df = df.set_index('Date').T
df.index = pd.to_datetime(df.index)

print(df)

Date        Value
2018-07-31     12
2018-08-31     23
2018-09-30     45

print(df.index.month)

Int64Index([7, 8, 9], dtype='int64')

日期时间列

如果您需要将列作为datetime，则可以使用set_index，然后使用pd.to_datetime:

df = df.set_index('Date').rename_axis('')
df.columns = pd.to_datetime(df.columns)

print(df)

       2018-07-31  2018-08-31  2018-09-30

Value          12          23          45

print(df.columns.month)

Int64Index([7, 8, 9], dtype='int64')