Pandas Multiindex 不适用于 read_csv 和 datetime 对象

Question

当我有一个包含多个日期的多索引时，从 csv 加载数据帧时出现问题。

我正在运行以下代码：

import pandas as pd
import datetime
date1 = datetime.date.today()
date2 = datetime.date.today().replace(month=1)
date_cols=['date1', 'date2']
index = pd.MultiIndex.from_product([[date1],[date2]])

#create dataframe with a single row
df= pd.DataFrame([{'date1':date1, 'date2':date2, 'a':1, 'b':2}])
df.set_index(date_cols, inplace=True)
#print the single row -> correct
print df.loc[index]

# write to csv and load it again
df.to_csv('df.csv')
dfr = pd.read_csv('df.csv', parse_dates=date_cols, dayfirst=True)
dfr.set_index(date_cols, inplace=True)
# print the single row -> incorrect, shows nan,
print dfr.loc[index]

虽然我希望得到相同的输出，即数据框中的单行， 第二个打印语句打印出 nan，因为索引不在数据框中。 运行 df.index 时，我看到 multiindex 对象包含两个日期，但现在还包含时间信息，其中时间为 00:00:00

这是一个错误吗？

Answer 1

你所做的事情略有不同。

In [31]: df.index.levels[0]
Out[31]: Index([2014-07-31], dtype='object')

In [32]: dfr.index.levels[0]
Out[32]: 
<class 'pandas.tseries.index.DatetimeIndex'>
[2014-07-31]
Length: 1, Freq: None, Timezone: None

初始创建（使用MultiIndex.from_product 正在使用datetimes。在多索引创建中，我想这可能会导致自动创建DatetimeIndex，而不是datetimes 的普通Index。

当在正确的DatetimeIndex 中读回它时，会创建。我会打开一个问题来思考这个问题。见here