pandas - pandas.read_csv 中 parse_date=[0] 和 parse_date=True 之间的区别

Question

这段代码:

import pandas as pd
from StringIO import StringIO

data = "date,c1\n2012-07-31 02:00,1.1\n2012-07-31 02:15,2.2\n2012-07-31 02:30,3.3\n"

df1 = pd.read_csv(StringIO(data),parse_dates=True).set_index(('date'))
df2 = pd.read_csv(StringIO(data),parse_dates=[0] ).set_index(('date'))

print "df1:\n{index}".format(index=df1.index)
print "df2:\n{index}".format(index=df2.index)

返回:

df1:
array([2012-07-31 02:00, 2012-07-31 02:15, 2012-07-31 02:30], dtype=object)
df2:
<class 'pandas.tseries.index.DatetimeIndex'>
[2012-07-31 02:00:00, ..., 2012-07-31 02:30:00]
Length: 3, Freq: None, Timezone: None

df1 和 df2 之间的这种差异是错误、功能，还是我误解了什么？

Answer 1

在我看来像是一个错误。我创建了一个 issue为此。

请注意，通过使用 *index_col* 参数可以设置索引。

In [15]: df = pd.read_csv(StringIO(data),parse_dates=[0], index_col=0)

In [15]: df.index
<class 'pandas.tseries.index.DatetimeIndex'>
[2012-07-31 02:00:00, ..., 2012-07-31 02:30:00]
Length: 3, Freq: None, Timezone: None