如何在同一数据帧（Python、Pandas）中合并1中的2列？

下面是Wes McKinney关于使用pandas/python进行交易回溯测试（）的教程。
在pd.read_csv（…）之后，他使用“dt”（datetime）列作为数据帧的索引

df.index = pd.to_datetime(df.pop('dt'))

但是，我的数据有两个单独的列，“日期[G]”和“时间[G]”，其中的数据类似于2013年1月4日，00:00:00.000（逗号分隔）

我如何修改这一行代码以达到同样的目的？即，在一个数据帧内合并两列，然后将其删除。或者在读取csv本身的过程中有没有办法做到这一点

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谢谢您的回答。

您应该能够使用apply（）连接两列，然后使用to_datetime（）。 要从dataframe中删除列，请使用drop（）或只选择所需的列：

df['dt'] = pd.to_datetime(df.apply(lambda x: x['Date[G]'] + ' ' + x['Time[G]'], 1))


df = df.drop(['Date[G]', 'Time[G]'], 1)
# ..or
# df = df[['dt', ...]]

df.set_index('dt', inplace = True)

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在提问之前，我诚恳地寻找答案，但直到我发布了帖子之后，我才在“相关”部分看到类似的问题，这里是：在我的例子中，答案似乎是：df=pd.read_csv（“%s%s.csv%”（股票，“_1min”），parse_dates={'timestamp'：['Date[G]'，'Time[G]}，index_col='timestamp'，usecols=['Open'，'High'，'Low'，'Last'，'Date[G]'，'Time[G]]]