如何在数据帧中设置每日频率？

Question

这就是我的数据集的样子

Datetime  MinDistance AvgDiameter RelativeV InfinityV               
1900-01-04  0.00962 410.0   8.69    8.65
1900-01-11  0.03989 59.5    10.65   10.65
1900-01-29  0.02076 880.0   5.55    5.52
1900-02-04  0.03201 65.0    3.13    3.11
1900-02-05  0.04903 151.0   10.97   10.97

这就是我导入数据的方式

df = pd.read_csv("ddataset.csv", parse_dates=['Date'])
df['Datetime'] = pd.to_datetime(df['Date'])
df = df.set_index('Datetime')
df.drop(['Date'], axis=1, inplace=True)
print(df.shape)
df.head()

我试图为这些数据拟合一个VAR模型。我想把datetime作为我的索引列。我试过这个

df.index = pd.DatetimeIndex(df.index).to_period('M')

PeriodIndex(['1900-01', '1900-01', '1900-01', '1900-02', '1900-02', '1900-02',
             '1900-02', '1900-02', '1900-03', '1900-03',
             ...
             '2020-04', '2020-04', '2020-04', '2020-04', '2020-04', '2020-04',
             '2020-04', '2020-04', '2020-04', '2020-04'],
            dtype='period[M]', name='Datetime', length=9908, freq='M'

它可以工作，但我想将我的索引频率设置为“每日”。我用“d”和“d”替换了“M”，但它不起作用。我该怎么办？有没有其他办法改变频率

Answer 1

这对我来说是可行的，问题是您使用的是periodIndex而不是DatetimeIndex对象

df.set_index('Datetime',inplace=True)
df.index=df.index.to_period('D')

实际上，“PeriodIndex”对象没有“to_period”属性