dataframe datetimeindex更改

Question

我有一个包含日期列的dataframe。我想将此日期列转换为我的索引。当我将date列更改为pd.to_datetime(df['Date'], errors='raise', dayfirst=True)时，我得到：

df1.head()
Out[60]: 
        Date      Open      High       Low     Close     Volume   Market Cap
0 2018-03-14  0.789569  0.799080  0.676010  0.701902  479149000  30865600000
1 2018-03-13  0.798451  0.805729  0.778471  0.789711  279679000  31213000000
2 2018-12-03  0.832127  0.838328  0.787882  0.801048  355031000  32529500000
3 2018-11-03  0.795765  0.840407  0.775737  0.831122  472972000  31108000000
4 2018-10-03  0.854872  0.860443  0.793736  0.796627  402670000  33418600000

Date的格式最初是string dd-mm-yyyy，但是正如您所看到的，转换为datetime后，从第二行开始就搞乱了。如何获得一致的日期时间？

编辑:我想我已经解决了。使用下面关于格式的答案，我发现错误存在于我用来生成数据的包(\[cryptocmd\])中。我在包的utils脚本中将格式更改为%Y-%m-%d，现在似乎运行良好。

Answer 1

根据the docs的说法

dayfirst :布尔值，默认为False

如果arg是字符串或其list-likes，则指定日期解析顺序。如果为True，则解析日期的第一天，例如10/11/12被解析为2012-11-10。警告: dayfirst=True并不严格，但更倾向于首先使用 day进行解析(这是一个已知错误，基于dateutil行为)。

重点是我的。因为您显然知道您的格式是"dd-mm-yyyy“，所以应该显式指定它：

 df['Date'] = pd.to_datetime(df['Date'], format='%d-%m-%Y', errors='raise')