Python 将日期更改为数据框中的特定条目

我在pandas中有一个数据帧，它在索引中有一个错误：23:00:00和23:59:59之间的每个条目都有一个错误的日期。我需要在这两次输入之间减去一天（即24小时）

我知道我可以获得这两次之间的条目，如

df[df.hour==23]

，其中

df

是我的数据帧。但是，我是否可以仅为dataframe索引的那些特定条目修改日期

重置将花费我更多的时间，因为我的数据帧索引并非如下图所示等距排列（两个连续条目之间的步长为15分钟和30分钟）。从图中还应注意最后三个条目中的错误日期：应为2018-02-05，而不是2018-02-06

我试着这么做

df[df.index.hour == 23].index.day = df[df.index.hour == 23].index.day - 1

但是我得到了属性错误：无法设置属性

样本数据：

2018-02-05 22:00:00    271.8000
2018-02-05 22:30:00    271.5600
2018-02-05 22:45:00    271.4400
2018-02-06 23:15:00    271.3750
2018-02-06 23:30:00    271.3425
2018-02-06 00:00:00    271.2700
2018-02-06 00:15:00    271.2300
2018-02-06 00:45:00    271.1500
2018-02-06 01:00:00    271.1475
2018-02-06 01:30:00    271.1425
2018-02-06 01:45:00    271.1400

预期产出：

2018-02-05 22:00:00    271.8000
2018-02-05 22:30:00    271.5600
2018-02-05 22:45:00    271.4400
2018-02-05 23:15:00    271.3750
2018-02-05 23:30:00    271.3425
2018-02-06 00:00:00    271.2700
2018-02-06 00:15:00    271.2300
2018-02-06 00:45:00    271.1500
2018-02-06 01:00:00    271.1475
2018-02-06 01:30:00    271.1425
2018-02-06 01:45:00    271.1400

你可以试试

如果您的数据帧有日期时间索引，您应该能够直接从中减去

df[df.hour==23]-pd.Timedelta（'1天'）

如果df.index type是string，则应首先更改类型，然后减去：

df.index=pd.to\u datetime（df.index）

---

df.index-pd.Timedelta（'1天'）

我自己通过使用解决了这个问题。这是我的代码：

as_list = df.index.tolist()
new_index = []
for idx,entry in enumerate(as_list):
    if entry.hour == 23:
        if entry.day != 1:            
            new_index.append(as_list[idx].replace(day = as_list[idx].day - 1))
        else:
            new_day = calendar.monthrange(as_list[idx].year, as_list[idx].month -1)[1]
            new_index.append(as_list[idx].replace(day = new_day, month = entry.month -1))
    else:
        new_index.append(entry)
df.index = new_index

---

请提供

code格式的

示例数据、您尝试过的内容以及您预期的输出结果。我用请求的信息编辑了这个问题。这将不起作用，因为

df

没有属性

hour

，执行

df[df.index.hour==23]-pd.Timedelta（'1天'）甚至不起作用