datetime - 将 pandas 多索引转换为 pandas 时间戳

Question

我正在尝试将非堆叠、多索引数据帧转换回单个 pandas 日期时间索引。

我的原始数据帧的索引，即在多重索引和拆栈之前，如下所示:

In [1]: df1_season.index
Out [1]: 

<class 'pandas.tseries.index.DatetimeIndex'>
[2013-05-01 02:00:00, ..., 2014-07-31 23:00:00]
Length: 1472, Freq: None, Timezone: None

然后我应用多重索引和拆栈，这样我就可以将年度数据绘制在彼此之上，如下所示:

df_sort = df1_season.groupby(lambda x: (x.year, x.month, x.day, x.hour)).agg(lambda s: s[-1])
df_sort.index = pd.MultiIndex.from_tuples(df_sort.index, names=['Y','M','D','H'])
unstacked = df_sort.unstack('Y')

我五月前两天的新数据框如下所示:

In [2]: unstacked
Out [2]:

          temp        season        
Y        2013  2014    2013    2014
M D  H                             
5 1  2   24.2  22.3  Summer  Summer
     8   24.1  22.3  Summer  Summer
     14  24.3  23.2  Summer  Summer
     20  24.6  23.2  Summer  Summer
  2  2   24.2  22.5  Summer  Summer
     8   24.8  22.2  Summer  Summer
     14  24.9  22.4  Summer  Summer
     20  24.9  22.8  Summer  Summer

736 rows × 4 columns 

上面显示的新数据框的索引现在如下所示:

In [2]: unstacked.index.values[0:8]
Out [2]:

array([(5, 1, 2), (5, 1, 8), (5, 1, 14), (5, 1, 20), (5, 2, 2), (5, 2, 8), (5, 2, 14), 
       (5, 2, 20], dtype=object)

这不会产生关于 xticks(主要和次要)的非常好的图。如果我可以仅使用月、日和小时数据，将这个多索引转换回单个 pandas 日期时间索引，那么主要/次要刻度将按照我想要的方式自动绘制(我认为)。例如:

当前解决方案:

xticks = (5, 1, 2), (5, 1, 8) … (5, 2, 20)

所需的解决方案:

xticks(major) = Day, Month (displayed as MAY 01, MAY 02 etc etc)
xticks(minor) = Hour (displayed as 02h 08h … 20h)

Answer 1

正如您似乎经历过的那样，在 pandas 中来回转换数据很快就会变得困惑。关于 pandas 和索引，我的一般建议是永远不要只设置索引，而是先复制它。确保您有一个包含索引的列，因为 pandas 不允许对索引进行所有操作，并且强烈的索引设置和重置可能会导致列消失。

TLDR;不要将索引转换回来。保留一份副本。