我在熊猫身上练习了MulitIndex函数,但是,它没有像我预期的那样工作。我想是因为我的基础知识不够。你知道吗
from StringIO import StringIO # io.StringIO on python 3.X
import pandas as pd
datacsv = StringIO("""\
date,id,a,b
20150209,42366,7644,6366
20150209,52219,2741,1796
20150209,52831,163,145
20150209,53209,1047,862
20150209,53773,31343,22501
20150209,58935,16621,14873
20150209,65464,19838,12177
20150209,65823,4903,2982
20150209,68497,16564,12207
20150209,79230,48714,37355
20150208,42366,7644,6366
20150208,52219,2741,1796
20150208,52831,163,145
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20150208,65823,4903,2982
20150208,68497,16564,12207
20150208,79230,48714,37355"
""")
df = pd.read_csv(datacsv)
df = df.set_index(['date','id']
当前的“日期”是note datetime。如何将日期类型转换为日期时间,如2015-02-09?你知道吗
可以使用
pd.to_datetime
并指定格式将序列(或列)转换为日期时间。你知道吗例如,CSV文件中的一系列整数(如日期)可以这样转换:
因此,要在设置索引之前更改日期列,可以编写:
当您可以将列名传递给参数} 时,为什么要在加载后执行datetime转换:
parse_dates
的^{此外,您还可以指定应将哪个列视为索引,以便执行datetime转换并将索引设置为
read_csv
的参数,只需设置parse_dates
和index_col
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