如何使用 DatetimeIndex 对 pandas Series 进行切片并将其按行放入 DataFrame 中？答案

【问题标题】：How do i slice pandas Series with DatetimeIndex and put it in a DataFrame by rows?如何使用 DatetimeIndex 对 pandas Series 进行切片并将其按行放入 DataFrame 中？
【发布时间】：2016-10-31 03:41:05
【问题描述】：

我有带有 DatetimeIndex 的 pandas Series 对象：

2016-01-04 00:00:00    11.6
2016-01-04 01:00:00    11.7
2016-01-04 02:00:00    17.1
2016-01-04 03:00:00    36.5
2016-01-04 04:00:00    19.0
2016-01-04 05:00:00     7.5
2016-01-04 06:00:00    18.7
2016-01-04 07:00:00    14.5
2016-01-04 08:00:00     6.5
2016-01-04 09:00:00    41.9
2016-01-04 10:00:00    37.3
2016-01-04 11:00:00    30.3
2016-01-04 12:00:00    38.4
2016-01-04 13:00:00    26.0
2016-01-04 14:00:00    31.0
2016-01-04 15:00:00    32.3
2016-01-04 16:00:00    29.4
2016-01-04 17:00:00    43.5
2016-01-04 18:00:00    26.9
2016-01-04 19:00:00    20.4
2016-01-04 20:00:00    16.5
2016-01-04 21:00:00    10.9
2016-01-04 22:00:00    12.8
2016-01-04 23:00:00    16.4
2016-01-05 00:00:00    10.1
2016-01-05 01:00:00     9.4
2016-01-05 02:00:00    12.0
2016-01-05 03:00:00     8.6
2016-01-05 04:00:00    16.9
2016-01-05 05:00:00     8.4
...

我如何按日期对这个系列进行切片并将其放入日期/小时 pandas Dataframes 中，如下所示：

              00   01   02   03   04 ...   22   23    
2016-01-04  11.6  1.7 17.1 36.5 19.0 ... 12.8 16.4
2016-01-05  10.1  9.4 12.0  8.6 16.9 ... 12.8 16.4
...

PS：对不起我的英语

【问题讨论】：

标签： python pandas

【解决方案1】：

首先使用to_frame 将您的系列转换为数据框，然后使用s.index.strftime('%H') 和index.date 提取小时和日期。最后以这些列为中心以转换为“宽”格式：

df = s.to_frame()
df['hour'] = df.index.strftime('%H')
df['date'] = df.index.date
df2 = df.pivot(columns='hour', index='date')

【讨论】：

感谢您的回复，但我得到了这张表（截图）link。我想我的索引系列有问题。我说的对吗？
对我来说看起来不错...有什么问题？
每个小时应该是一个单独的列，但现在每个小时都是一行
不，这只是一个中间步骤，最后的pivot 应该将行转换为列
@ПетрВладимирович, df.pivot() - 不改变原始 DF，它返回一个旋转的 DF，所以你可以这样做：df = s.to_frame('val'); pivoted_df = df.assign(dt=df.index.date, hr=df.index.strftime('%H')).pivot_table(index='dt', columns='hr', aggfunc='sum', fill_value=0)