如何在熊猫中设置具有多个日期的多索引？答案

【问题标题】：How to set a multiindex with multiple dates in pandas?如何在熊猫中设置具有多个日期的多索引？
【发布时间】：2021-11-28 07:19:26
【问题描述】：

我有以下数据框df：

Datetime1              Datetime2             Value
2018-01-01 00:00       2018-01-01 01:00      5
2018-01-01 01:00       2018-01-01 02:00      1
2018-01-01 02:00       2018-01-01 03:00      2
2018-01-01 03:00       2018-01-01 04:00      3
2018-01-01 04:00       2018-01-01 05:00      6

我想设置一个由Datetime1和Datetime2组成的多索引，以进一步进行数据重采样和插值（从1小时到30分钟的频率）。

如果我做df.set_index(["Datetime1","Datetime2"]).resample("30T").ffill()，那么它会失败。

期望的输出：

Datetime1              Datetime2             Value
2018-01-01 00:00       2018-01-01 01:00      5
2018-01-01 00:30       2018-01-01 01:30      5
2018-01-01 01:00       2018-01-01 02:00      1
2018-01-01 01:30       2018-01-01 02:30      1
...

【问题讨论】：

看起来 MultiIndex 不是适合您的工具。它用于分层索引，即带有组。见这里pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/user_guide/advanced.html你想达到什么目的？ Datetime2 总是从 Datetime1 偏移 1 小时
你想要的输出是什么？考虑使用单个日期时间索引，但设置其frequency（根据您的数据判断，它将是“1h”）。然后重新采样数据帧。
@Joooeey：是的，Datetime2 始终与Datetime1 相差 1 小时。我只需要将数据从 1 小时频率重新采样到 30 分钟频率，保持相同的偏移量。对于Value，我想申请ffill()。
@michcio1234：所需的输出是相同的数据帧，但从 1 小时到 30 分钟的频率重新采样。如何设置单个日期时间索引和频率？
请在更新中查看所需的输出。

标签： python pandas datetime multi-index

【解决方案1】：

多索引不是用于双索引，而是用于分层（分组）索引。 See the docs. 你在 cmets 中说，Datetime2 总是偏移 1 小时。这意味着重新计算它可能是最快的：

df.set_index("Datetime1","Datetime2").resample("30T").ffill()
df["Datetime2" = df.index + pd.Timedelta(1, "hour")

【讨论】：

【解决方案2】：

如果有一小时的差异，可以在resample 之后创建MultiIndex，并将1H 添加到新的DatetimeIndex：

df = df.set_index(["Datetime1"])[['Value']].resample("30T").ffill()
df = df.set_index([df.index.rename('Datetime2') + pd.Timedelta('1H')], append=True)

print (df)
                                         Value
Datetime1           Datetime2                 
2018-01-01 00:00:00 2018-01-01 01:00:00      5
2018-01-01 00:30:00 2018-01-01 01:30:00      5
2018-01-01 01:00:00 2018-01-01 02:00:00      1
2018-01-01 01:30:00 2018-01-01 02:30:00      1
2018-01-01 02:00:00 2018-01-01 03:00:00      2
2018-01-01 02:30:00 2018-01-01 03:30:00      2
2018-01-01 03:00:00 2018-01-01 04:00:00      3
2018-01-01 03:30:00 2018-01-01 04:30:00      3
2018-01-01 04:00:00 2018-01-01 05:00:00      6

或者：

s = df.set_index(["Datetime1"])['Value'].resample("30T").ffill()
s.index = [s.index,s.index.rename('Datetime2') + pd.Timedelta('1H')]

print (s)
Datetime1            Datetime2          
2018-01-01 00:00:00  2018-01-01 01:00:00    5
2018-01-01 00:30:00  2018-01-01 01:30:00    5
2018-01-01 01:00:00  2018-01-01 02:00:00    1
2018-01-01 01:30:00  2018-01-01 02:30:00    1
2018-01-01 02:00:00  2018-01-01 03:00:00    2
2018-01-01 02:30:00  2018-01-01 03:30:00    2
2018-01-01 03:00:00  2018-01-01 04:00:00    3
2018-01-01 03:30:00  2018-01-01 04:30:00    3
2018-01-01 04:00:00  2018-01-01 05:00:00    6
Name: Value, dtype: int64

【讨论】：

jezrael，如果 Datetime1 和 Datetime2 需要为 00:00 和 00:30 而不是 00:00 和 01:30，那么方法将是相似的，对吧？只是 Datetime2 将移动 30 分钟而不是 1 小时。
@Fluxy - 你是对的。将+ pd.Timedelta('1H') 更改为+ pd.Timedelta('30Min')