python pandas将索引转换为日期时间答案

【问题标题】：python pandas convert index to datetimepython pandas将索引转换为日期时间
【发布时间】：2018-10-30 09:17:33
【问题描述】：

如何将 pandas 字符串索引转换为日期时间格式

我的数据框'df'是这样的

                     value          
2015-09-25 00:46    71.925000
2015-09-25 00:47    71.625000
2015-09-25 00:48    71.333333
2015-09-25 00:49    64.571429
2015-09-25 00:50    72.285714

但索引是字符串类型，但我需要它是日期时间格式，因为我收到错误

'Index' object has no attribute 'hour'

使用时

 df['A'] = df.index.hour

【问题讨论】：

df.index.to_datetime() 或 df.index = pandas.to_datetime(df.index)（前者现已弃用）。
type(df.index[1]) 仍然返回 'str'
上面的数据转换为datetime没有问题-type(df.index[1]) == pandas.tslib.Timestamp。其余数据框中是否有错误数据？
您也可以指定格式和错误 kwag。 pandas.to_datetime 的文档将解释其余部分。

标签： python pandas

【解决方案1】：

它应该按预期工作。尝试运行以下示例。

import pandas as pd
import io

data = """value          
"2015-09-25 00:46"    71.925000
"2015-09-25 00:47"    71.625000
"2015-09-25 00:48"    71.333333
"2015-09-25 00:49"    64.571429
"2015-09-25 00:50"    72.285714"""

df = pd.read_table(io.StringIO(data), delim_whitespace=True)

# Converting the index as date
df.index = pd.to_datetime(df.index)

# Extracting hour & minute
df['A'] = df.index.hour
df['B'] = df.index.minute
df

#                          value  A   B
# 2015-09-25 00:46:00  71.925000  0  46
# 2015-09-25 00:47:00  71.625000  0  47
# 2015-09-25 00:48:00  71.333333  0  48
# 2015-09-25 00:49:00  64.571429  0  49
# 2015-09-25 00:50:00  72.285714  0  50

【讨论】：

【解决方案2】：

您可以在初始化数据框时显式创建DatetimeIndex。假设您的数据是字符串格式

data = [
    ('2015-09-25 00:46', '71.925000'),
    ('2015-09-25 00:47', '71.625000'),
    ('2015-09-25 00:48', '71.333333'),
    ('2015-09-25 00:49', '64.571429'),
    ('2015-09-25 00:50', '72.285714'),
]

index, values = zip(*data)

frame = pd.DataFrame({
    'values': values
}, index=pd.DatetimeIndex(index))

print(frame.index.minute)

【讨论】：

Python3 仅供参考，您需要index, values = zip(*data.items())

【解决方案3】：

我只是为这个问题提供了其他选项 - 您需要在代码中使用“.dt”：

import pandas as pd

df.index = pd.to_datetime(df.index)

#for get year
df.index.dt.year

#for get month
df.index.dt.month

#for get day
df.index.dt.day

#for get hour
df.index.dt.hour

#for get minute
df.index.dt.minute

【讨论】：

【解决方案4】：

在做

df.index = pd.to_datetime(df.index, errors='coerce')

索引的数据类型已更改为

【讨论】：