Python 3.x 仅对DatetimeIndex、TimedeltaIndex或PeriodIndex有效，但获得了'；Int64Index'；

我正在尝试对此数据帧的时间戳列重新采样：

  Transit.head():

      Timestamp                            Plate           Gate
  0 2013-11-01 21:02:17 4f5716dcd615f21f658229a8570483a8    65
  1 2013-11-01 16:12:39 0abba297ac142f63c604b3989d0ce980    64
  2 2013-11-01 11:06:10 faafae756ce1df66f34f80479d69411d    57

以下是我所做的：

  Transit.drop_duplicates(inplace=True)
  Transit.Timestamp = pd.to_datetime(Transit.Timestamp)
  Transit['Timestamp'].resample('1H').pad()

但我有一个错误：

  Only valid with DatetimeIndex, TimedeltaIndex or PeriodIndex, but got an instance of 'Int64Index'

---

任何建议都将不胜感激。

创建

DatetimeIndex

by-上采样和下采样解决方案：

df = Transit.set_index('Timestamp').resample('1H').pad()
print (df)
                                                Plate  Gate
Timestamp                                                  
2013-11-01 11:00:00                               NaN   NaN
2013-11-01 12:00:00  faafae756ce1df66f34f80479d69411d  57.0
2013-11-01 13:00:00  faafae756ce1df66f34f80479d69411d  57.0
2013-11-01 14:00:00  faafae756ce1df66f34f80479d69411d  57.0
2013-11-01 15:00:00  faafae756ce1df66f34f80479d69411d  57.0
2013-11-01 16:00:00  faafae756ce1df66f34f80479d69411d  57.0
2013-11-01 17:00:00  0abba297ac142f63c604b3989d0ce980  64.0
2013-11-01 18:00:00  0abba297ac142f63c604b3989d0ce980  64.0
2013-11-01 19:00:00  0abba297ac142f63c604b3989d0ce980  64.0
2013-11-01 20:00:00  0abba297ac142f63c604b3989d0ce980  64.0
2013-11-01 21:00:00  0abba297ac142f63c604b3989d0ce980  64.0

对于下采样，可以使用上的参数

：

df = Transit.resample('D', on='Timestamp').mean()
print (df)
            Gate
Timestamp       
2013-11-01    62

编辑：用于删除具有重复
时间戳的所有行
将参数
子集添加到：

我已经试过了，我得到的是：不能用方法或方法重新索引非唯一索引limit@Dimi-已编辑的答案。事实上，我尝试删除重复项的方式是错误的，这解决了我的问题。@Dimi-如果没有参数
子集
，如果通过检查所有列筛选出重复项，只需指定一列。当我运行
Transit.set_index（'Timestamp'）.resample（'D'）.sum（）
在我的例子中，输出如下：
2013-11-01T11:00:00.000000000
，不再有列
Timestamp
！
Transit.drop_duplicates(subset=['Timestamp'], inplace=True)
Transit.Timestamp = pd.to_datetime(Transit.Timestamp)
df = Transit.set_index('Timestamp').resample('1H').pad()