Python熊猫从列表到数据帧的类似于读取csv的功能？

我有一个包含如下值的列表：

[['2013-04-02 19:42:00.474', '1'],
['2013-04-02 19:42:00.529', '2'],
['2013-04-02 19:42:00.543', '3'],
['2013-04-02 19:42:00.592', '4'],
['2013-04-02 19:42:16.671', '5'],
['2013-04-02 19:42:16.686', '6'],
['2013-04-02 19:42:16.708', '7'],
['2013-04-02 19:42:16.912', '8'],
['2013-04-02 19:42:16.941', '9'],
['2013-04-02 19:42:19.721', '10'],
['2013-04-02 19:42:22.826', '11'],
['2013-04-02 19:42:25.609', '8'],
['2013-04-02 19:42:58.225', '5']]

我知道如果这是一个csv文件，我可以将它读入一个数据框，并将日期和时间戳放入索引中，使数据框成为一个时间序列

如何在不将列表保存到csv文件的情况下实现这一点

我尝试了df=pd.DataFrame（tlist，columns=['date\u time'，'count']），然后尝试了df=df.set\u index（'date\u time'））

但索引值显示为对象，而不是时间戳：

df.index

Index([2013-04-02 19:42:00.474, 2013-04-02 19:42:00.529, 2013-04-02 19:42:00.543, ............], dtype=object)

[40]中的

：df.index=df.index.to_datetime（）
In[41]：df.index
出[41]：
[2013-04-02 19:42:00.474000, ..., 2013-04-02 19:42:58.225000]
长度：13，频率：无，时区：无
[40]中的
：df.index=df.index.to_datetime（）
In[41]：df.index
出[41]：
[2013-04-02 19:42:00.474000, ..., 2013-04-02 19:42:58.225000]
长度：13，频率：无，时区：无

In [40]: df.index = df.index.to_datetime()

In [41]: df.index
Out[41]: 
<class 'pandas.tseries.index.DatetimeIndex'>
[2013-04-02 19:42:00.474000, ..., 2013-04-02 19:42:58.225000]
Length: 13, Freq: None, Timezone: None