创建并填充以日期为索引的数据框，并在 pandas 中填充数组答案

【问题标题】：create and fill a dataframe with dates as index and fill with arrys in pandas创建并填充以日期为索引的数据框，并在 pandas 中填充数组
【发布时间】：2021-11-22 07:42:03
【问题描述】：

我想创建一个以日期为索引的数据框，并用两个数组填充数据框。我尽量让自己清楚。

我有两个数组：

import numpy as np
qq = np.zeros(24)
hh = np.zeros(24)

它们指的是特定一天中的每个小时。我想把它放在一个数据框中。这是我尝试过的：

delta = pd.Timedelta("1 days")
start = '2018-01-01 00:00:00'
start_date = pd.to_datetime(start,format='%Y-%m-%d %H:%M:%S')


df = pd.DataFrame([qq,hh] ,columns=['Qout','h'],
                  index=pd.date_range(start_date, periods=24, freq='H'))

这是我的解决方案：

df['Qout'] = qq
df['h']    = hh

你怎么看？

谢谢

【问题讨论】：

标签： python arrays pandas dataframe date

【解决方案1】：

这是我想出的，这应该会给你想要的输出。请记住，我在创建数据框时正在转置。我不确定您遇到了什么样的错误，但我得到了一个将数组作为列读取的错误，因此我转置了数据帧。

import numpy as np
qq = np.zeros(24)
hh = np.zeros(24)
df = pd.DataFrame([qq,hh,pd.date_range(start_date, periods=24, freq='H')]).T
df.columns = ['Qout','h','Dates']
df = df.set_index('Dates')

【讨论】：

【解决方案2】：

如果您希望所有 DataFrame 中都为 0，则可以改用它

start = '2018-01-01 00:00:00'
start_date = pd.to_datetime(start,format='%Y-%m-%d %H:%M:%S')
df = pd.DataFrame(0,index=pd.date_range(start_date, periods=24, freq='H'),columns = ['Qout','h'])

【讨论】：