Python 将数据帧的标准整数索引更改为日期时间索引，从分钟1开始，递增一分钟

我有一个熊猫数据帧，它的索引从1开始。我一直把它当作一个时间序列，因为我的问题实际上是从第1分钟开始计算分钟数，所以它很方便。但是，现在我需要将索引转换为DateTime以实现一些statsmodels

如果到目前为止我不想重新定义我的全部工作，我怎么能做到这一点呢

我试过了

df.index = pd.to_datetime(pd.index)

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但这是从1970-01-01 00:00:00.000000001开始的。我想从“00:01:00”开始，递增1分钟，有什么建议吗？

使用

传递
unit='m'
（分钟）作为参数

df = pd.DataFrame({'A': ['x'] * 10})

df.index = pd.to_timedelta(pd.RangeIndex(1, len(df)+1), unit='m')
df    
          A
00:01:00  x
00:02:00  x
00:03:00  x
00:04:00  x
00:05:00  x
00:06:00  x
00:07:00  x
00:08:00  x
00:09:00  x
00:10:00  x

如果索引是单调递增的，可以将上面的表达式简化为

df.index = pd.to_timedelta(df.index+1, unit='m')
df    
          A
00:01:00  x
00:02:00  x
00:03:00  x
00:04:00  x
00:05:00  x
00:06:00  x
00:07:00  x
00:08:00  x
00:09:00  x
00:10:00  x

使用
传递
unit='m'
（分钟）作为参数

df = pd.DataFrame({'A': ['x'] * 10})

df.index = pd.to_timedelta(pd.RangeIndex(1, len(df)+1), unit='m')
df    
          A
00:01:00  x
00:02:00  x
00:03:00  x
00:04:00  x
00:05:00  x
00:06:00  x
00:07:00  x
00:08:00  x
00:09:00  x
00:10:00  x

如果索引是单调递增的，可以将上面的表达式简化为

df.index = pd.to_timedelta(df.index+1, unit='m')
df    
          A
00:01:00  x
00:02:00  x
00:03:00  x
00:04:00  x
00:05:00  x
00:06:00  x
00:07:00  x
00:08:00  x
00:09:00  x
00:10:00  x

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