熊猫-将数据框多索引转换为日期时间对象
考虑一个输入文件b.dat：
string,date,number
a string,2/5/11 9:16am,1.0
a string,3/5/11 10:44pm,2.0
a string,4/22/11 12:07pm,3.0
a string,4/22/11 12:10pm,4.0
a string,4/29/11 11:59am,1.0
a string,5/2/11 1:41pm,2.0
a string,5/2/11 2:02pm,3.0
a string,5/2/11 2:56pm,4.0
a string,5/2/11 3:00pm,5.0
a string,5/2/14 3:02pm,6.0
a string,5/2/14 3:18pm,7.0
我可以将每月总计进行分组，如下所示：
b=pd.read_csv('b.dat')
b['date']=pd.to_datetime(b['date'],format='%m/%d/%y %I:%M%p')
b.index=b['date']
bg=pd.groupby(b,by=[b.index.year,b.index.month])
bgs=bg.sum()
分组总数的索引如下：
bgs
number
2011 2 1
3 2
4 8
5 14
2014 5 13
bgs.index
MultiIndex(levels=[[2011, 2014], [2, 3, 4, 5]],
labels=[[0, 0, 0, 0, 1], [0, 1, 2, 3, 3]])
我想将索引重新格式化为日期时间格式（天可以是一个月的第一天）。
我尝试了以下方法：
bgs.index = pd.to_datetime(bgs.index)
和
bgs.index = pd.DatetimeIndex(bgs.index)
都失败了。有人知道我该怎么做吗？
问题答案：
考虑按“ M”进行重采样，而不是按DatetimeIndex的属性分组：
In [11]: b.resample('M', how='sum').dropna()
Out[11]:
number
date
2011-02-28 1
2011-03-31 2
2011-04-30 8
2011-05-31 14
2014-05-31 13
注意：如果您不想在这两个月之间，则必须删除NaN。
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问题内容： 我有以下熊猫数据框： 我想将日期时间索引转换为数据框的列。我尝试过，但结果没有改变。任何想法？ 问题答案： 需要分配输出或参数：
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我试图使用pandas.to_datetime()将只包含小时、分钟和秒的日期列转换为日期时间形式。但是，它会自动添加年份和日期。我还尝试使用pandas.to_datetime(df["time"]，format = % H:% M:% S ")dt . time，数据类型仍然是object。有没有什么方法可以变成不带年份和日期的datetime格式？
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问题内容： 我有一个从以下代码获得的数据框，但无法将索引转换为dd / mm / yyyy 这是结果 我已经在stackoverflow上搜索了其他几个不同的变体，但是我找不到适合的组合。 它仍然打印出as 问题答案： 如果需要则是个问题，因为是in的默认显示格式。 如果需要通过索引： 不幸的是，这不起作用-docs：
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问题内容： 考虑到python中的pandas数据帧具有名为integer类型的列，我可以使用以下指令将其转换为格式。 因此，该列现在具有以下条目：。 将字符串恢复为整数时间戳值（代表从过去的秒数）的命令是什么？ 我检查了但找不到转换实用程序，因此无法使用它。 此转换有实用程序吗？ 问题答案： 您可以使用类型转换为int并将其除以以获取unix纪元开始的秒数。
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问题内容： 我有一个熊猫数据框，其中一列包含格式为日期的字符串 例如 目前该列的是。 如何将列值转换为Pandas日期格式？ 问题答案： 使用类型
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问题内容： 我对熊猫有些陌生。我有一个熊猫数据框，它是1行乘23列。 我想将其转换为系列吗？我想知道最pythonic的方法是什么？ 我试过了，但是抱怨。它不够聪明，无法意识到它仍然是数学上的“向量”。 谢谢！ 问题答案： 它不够聪明，无法意识到它仍然是数学上的“向量”。 可以说它足够聪明，可以识别尺寸差异。:-) 我认为您可以做的最简单的事情是使用位置选择该行，这将为您提供一个Series，其列