python键错误：“日期时间”

Question

我有一个熊猫的数据帧

pd1 = pd.read_csv(r'c:\am\wiki_stats\topandas.txt',sep=':',
                  header=None, names  = ['date-time','domain','requests-qty','response-bytes'],
                   parse_dates=[1], converters={'date-time': to_datetime}, index_col = 'date-time')

带索引

>> pd1.index:  

 DatetimeIndex(['2016-01-01 00:00:00', '2016-01-01 00:00:00',
                '2016-01-01 00:00:00', '2016-01-01 00:00:00',
                '2016-01-01 00:00:00', '2016-01-01 00:00:00',
                '2016-01-01 00:00:00', '2016-01-01 00:00:00',
                '2016-01-01 00:00:00', '2016-01-01 00:00:00',
                ...
                '2016-08-05 12:00:00', '2016-08-05 12:00:00',
                '2016-08-05 12:00:00', '2016-08-05 12:00:00',
                '2016-08-05 12:00:00', '2016-08-05 12:00:00',
                '2016-08-05 12:00:00', '2016-08-05 12:00:00',
                '2016-08-05 12:00:00', '2016-08-05 12:00:00'],
               dtype='datetime64[ns]', name='date-time', length=6084158, freq=None)

但当我想设置该列的索引时，我得到了如下错误（我最初想设置多列索引，出现了错误，然后试图从中创建其他数据帧pd_new_index=pd1.set_index（['requests-qty'，'domain']），其他列作为索引（ok）要创建新框架，请将索引设置为“日期-时间”列，返回pd\u new\u 2=pd\u new\u index.set\u index（['date-time']）-相同错误）“日期时间”看起来不像特殊的关键字，而且该列现在是索引。为什么会出错？

KeyErrorhtml" target="_blank">回溯（最近一次调用上次）C:\ProgramData\Anaconda3\lib\site packages\pandas\core\index\base。py in get_loc（自身、键、方法、公差）2656尝试：-

熊猫/_libs/索引。大熊猫中的pyx_图书馆。指数IndexEngine。获取_loc（）

熊猫/_libs/索引。大熊猫中的pyx_图书馆。指数IndexEngine。获取_loc（）

pandas/_libs/hashtable_class_helper。熊猫体内的pxi_图书馆。哈希表。PyObjectHashTable。获取_项（）

pandas/_libs/hashtable_class_helper。熊猫体内的pxi_图书馆。哈希表。PyObjectHashTable。获取_项（）

KeyError:“日期时间”

在处理上述异常期间，发生了另一个异常：

KeyError Traceback（最近的调用最后）在----

C:\ProgramData\Anaconda3\lib\site packages\pandas\core\frame。设置索引（self、key、drop、append、inplace、verify_integrity）4176个名称中的py。附加（无）4177其他：-

C:\ProgramData\Anaconda3\lib\site packages\pandas\core\frame。如果为self，则在getitem（self，key）2925中显示py。柱。N级

C：\Program Data\Anaconda3\lib\site-包\熊猫\core\索引\base.pyget_loc（自，键，方法，公差）2657
返回自。_engine.get_loc（键）2658除了KeyError：-

熊猫/_libs/索引。大熊猫中的pyx_图书馆。指数IndexEngine。获取_loc（）

熊猫/_libs/索引。大熊猫中的pyx_图书馆。指数IndexEngine。获取_loc（）

pandas/_libs/hashtable_class_helper。熊猫体内的pxi_图书馆。哈希表。PyObjectHashTable。获取_项（）

pandas/_libs/hashtable_class_helper。熊猫体内的pxi_图书馆。哈希表。PyObjectHashTable。获取_项（）

KeyError:“日期时间”

Answer 1

原因是date-time已经是索引，这里DatetimeIndex，所以不能像按名称选择列一样选择它。

原因是参数index_col：

pd1 = pd.read_csv(r'c:\am\wiki_stats\topandas.txt',
                  sep=':',
                  header=None, 
                  names  = ['date-time','domain','requests-qty','response-bytes'],
                  parse_dates=[1], 
                  converters={'date-time': to_datetime}, 
                  index_col = 'date-time')

对于MultiIndex，在index_col中添加列名列表，删除转换器并在parse_dates参数中指定列名：

import pandas as pd
from io import StringIO

temp=u"""2016-01-01:d1:0:0
2016-01-02:d2:0:1
2016-01-03:d3:1:0"""
#after testing replace 'pd.compat.StringIO(temp)' to r'c:\am\wiki_stats\topandas.txt''
df = pd.read_csv(StringIO(temp), 
                 sep=':',
                 header=None, 
                 names  = ['date-time','domain','requests-qty','response-bytes'],
                 parse_dates=['date-time'], 
                 index_col = ['date-time','domain'])

print (df)

date-time  domain                              
2016-01-01 d1                 0               0
2016-01-02 d2                 0               1
2016-01-03 d3                 1               0

print (df.index)
MultiIndex([('2016-01-01', 'd1'),
            ('2016-01-02', 'd2'),
            ('2016-01-03', 'd3')],
           names=['date-time', 'domain'])

EDIT1:在set\u index中使用append参数的解决方案：

import pandas as pd
from io import StringIO


temp=u"""2016-01-01:d1:0:0
2016-01-02:d2:0:1
2016-01-03:d3:1:0"""
#after testing replace 'pd.compat.StringIO(temp)' to r'c:\am\wiki_stats\topandas.txt''
df = pd.read_csv(StringIO(temp), 
                 sep=':',
                 header=None, 
                 names  = ['date-time','domain','requests-qty','response-bytes'],
                 parse_dates=['date-time'], 
                 index_col = 'date-time')

print (df)
           domain  requests-qty  response-bytes
date-time                                      
2016-01-01     d1             0               0
2016-01-02     d2             0               1
2016-01-03     d3             1               0

print (df.index)
DatetimeIndex(['2016-01-01', '2016-01-02', '2016-01-03'], 
              dtype='datetime64[ns]', name='date-time', freq=None)

df1 = df.set_index(['domain'], append = True)
print (df1)
                   requests-qty  response-bytes
date-time  domain                              
2016-01-01 d1                 0               0
2016-01-02 d2                 0               1
2016-01-03 d3                 1               0

print (df1.index)
MultiIndex([('2016-01-01', 'd1'),
            ('2016-01-02', 'd2'),
            ('2016-01-03', 'd3')],
           names=['date-time', 'domain'])