Python 熊猫：拯救'；groupby'；输出到csv，有关列索引和日期时间格式的详细信息丢失

我试图通过Pandas将groupby操作的输出保存到csv文件中。我的groupby操作是按变量“ID”分组和求和值的组合，然后按时间段（例如，按周）对这些求和值重新采样。这些命令看起来像

tdGroupedWeek = (taxiData.groupby(['Taxi ID', pd.Grouper(freq='W', key='Trip End Timestamp')])
         ['Trip Total']
         .sum()
         .unstack(fill_value=0))

tdGroupedWeek.to_csv('week.csv', sep='\t',  date_format='%Y-%m-%d %H:%M:%S')

保存前，数据框如下所示：

Trip End Timestamp  2013-01-06 00:00:00     2013-01-13 00:00:00     2013-01-20 00:00:00     2013-01-27 00:00:00     2013-02-03 00:00:00     2013-02-10 00:00:00     
Taxi ID                                                                                     
A                       0.0                     0.0                     0.00                    0.00                    0.0                     0.00    
B                       0.0                     0.0                     0.00                    0.00                    0.0                     0.00        
C                       0.0                     0.0                     0.00                    0.00                    0.0                     0.00        
D                       0.0                     0.0                     1181.28                 458.46                  0.0                     687.57 
E                       0.0                     0.0                     0.00                    0.00                    0.0                     0.00    

但是，当我重新打开这个csv时，数据帧似乎丢失了将列索引命名为“Trip End Timestamp”的额外标识符，而且我也很难再次将列名转换为datetime对象，因为它们被转换为字符串。现在，数据帧看起来像：

Taxi ID     2013-01-06 00:00:00     2013-01-13 00:00:00     2013-01-20 00:00:00     2013-01-27 00:00:00     2013-02-03 00:00:00     2013-02-10 00:00:00     
0   A                       0.0                     0.0                 0.00                    0.00                    0.0                     0.00    
1   B                       0.0                     0.0                 0.00                    0.00                    0.0                     0.00    
2   C                       0.0                     0.0                 0.00                    0.00                    0.0                     0.00    
3   D                       0.0                     0.0                 1181.28                 458.46                  0.0                     687.57 
4   E                       0.0                     0.0                 0.00                    0.00                    0.0                     0.00 

在编写csv时是否有办法保留该细节；还是有办法

是否将某些列名转换为datetime对象

作为

df.columns[i]

访问特定索引，并将

应用于_datetime

不起作用，因为它返回“索引不支持可变操作”

是否再次将标题行重命名为“行程结束时间戳”

---

这并不能回答csv上下文中的问题，但以hdf5格式保存数据帧实际上保留了多索引以及日期时间对象。

read\u csv或它是从\u csv有一个解析日期kwarg

read\u csv

的

header

参数将获取组成多索引的行列表。但是在

to\u csv

操作期间，细节实际上丢失了，那么检索不是有点复杂吗？