Python：使用数据集中单独的日期和时间值将时间戳分配给数据帧

【问题标题】：Python: Assigning timestamps to dataframe using separate date and time values in datasetPython：使用数据集中单独的日期和时间值将时间戳分配给数据帧
【发布时间】：2014-07-02 11:42:08
【问题描述】：

我使用df=pd.to_csv(file, header = 0) 加载了一个csv，我有两列Date 和Time，格式如下： 20120718 (yyyymmdd) 和 15:59:56.319000 (H:M:S:MS)。

如何将两者结合起来，以便使用此日期和时间戳列设置我的数据框 df 索引并拥有正确的索引时间序列？

【问题讨论】：

标签： python pandas timestamp time-series

【解决方案1】：

df.sort_index(by=['Date', 'Time'], inplace=True)
df.index = np.arange(1, len(df) + 1)

是最简单的方法。如果你真的想要一个时间序列作为索引，那么：

df['timeseries'] = pd.to_datetime(df.Date + ' ' + df.Time, unit='ms')

【讨论】：

谢谢，但 df.Date 在int。所以我使用上面的代码：df['timeseries'] = pd.to_datetime(df.Date + ' ' + df.Time, unit='ms') 并将str 添加到 df.Date 它搞砸了一切。
你说得对，它不能作为 int 工作。我还以为是一根绳子。试试(df.Date.astype(str) + ' ' + df.Time, unit='ms')