“熊猫时间序列词典索引”

Question

我试着用熊猫库来分析蟒蛇的时间序列。我的数据现在存储在字典列表中：

mydata = [
{
    'date': datetime.date(2013, 1, 1),
    'snow_depth': 1.0,
}, {
    'date': datetime.date(2013, 1, 2),
    'snow_depth': 2.5,
}, {
    'date': datetime.date(2013, 1, 3),
    'snow_depth': 8.0,
},
]

我使用以下命令获得一个DataFrame：

df = pd.DataFrame(mydata).set_index('date')

但是，索引不被识别为DateTimeIndex，而只是作为一个对象：

df.index

返回：Index([2013-01-01, 2013-01-02, 2013-01-03], dtype='object')

所以，我不能在Pandas中做一些时间序列操作，比如按月汇总等等。当我运行df.index时，我希望得到如下内容：

<class 'pandas.tseries.index.DatetimeIndex'>
[2013-01-01, ..., 2013-01-03]
Length: 3, Freq: D, Timezone: None

当我要求索引为DataFrame时，如何从列表中创建DateTimeIndex

Answer 1

还可以直接将索引转换为DatetimeIndex：

In [159]: df.index = pd.DatetimeIndex(df.index)

In [160]: df.index
Out[160]: 
<class 'pandas.tseries.index.DatetimeIndex'>
[2013-01-01, ..., 2013-01-03]
Length: 3, Freq: None, Timezone: None

Answer 2

熊猫DateTimeIndex可能有点特别。例如，它不喜欢datetime.date值。但是，如果将它们更改为datetime.datetime值，它就会像预期的那样工作。同样的电话签名，甚至。

import datetime
import pandas as pd
mydata = [
{
    'date': datetime.datetime(2013, 1, 1),
    'snow_depth': 1.0,
}, {
    'date': datetime.datetime(2013, 1, 2),
    'snow_depth': 2.5,
}, {
    'date': datetime.datetime(2013, 1, 3),
    'snow_depth': 8.0,
},
]

df = pd.DataFrame(mydata).set_index('date')

不过，请确保运行的是最近的版本。在抛出与DateTimeIndex相关的错误时，0.11及以下版本甚至更特殊(也更不有用)。

Answer 3

您可以使用pandas.to_datetime()函数自动将类型转换为datetime。查看本教程：http://pandas.pydata.org/pandas-docs/dev/timeseries.html它有许多用于时间序列分析的基本用法。