Python 如何将数据帧中的int索引转换为dates索引？

我已经使用pandas在python中创建了一个数据帧。使用的索引是

int64

类型的一系列时间戳。但是，对于时间序列分析，索引必须是日期类型。有人能帮我做转换吗

---

>>将熊猫作为pd导入
>>>导入时间
>>>将statsmodels.api作为sm导入
>>>df=pd.DataFrame（列=['TCA'，'TCB'，'TCC']）
>>>df.loc[int（time.time（）*1000）]=[1,2,3]
>>>指数
int64索引（[1453299087814]，dtype='int64'）
>>>arma_mod21=sm.tsa.arma（df['TCA'，（2,1））.fit（）
回溯（最近一次呼叫最后一次）：
文件“”，第1行，在
文件“/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/2.7/lib/python2.7/site packages/statsmodels-0.6.1-py2.7-macosx-10.6-intel.egg/statsmodels/tsa/arima_model.py”，第445行，在__
super（ARMA，self）。\uuuuu初始（endog，exog，dates，freq，missing=missing）
文件“/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/2.7/lib/python2.7/site packages/statsmodels-0.6.1-py2.7-macosx-10.6-intel.egg/statsmodels/tsa/base/tsa_model.py”，第42行，在__
自始日期（日期、频率）
文件“/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/2.7/lib/python2.7/site packages/statsmodels-0.6.1-py2.7-macosx-10.6-intel.egg/statsmodels/tsa/base/tsa_model.py”，第51行，初始日期
raise VALUERROR（“给定一个对象，索引没有”
ValueError：给定一个对象，索引不包含日期

与

unit='ms'

一起使用可转换为

datetime

：

In [185]:
pd.to_datetime(df.index, unit='ms')

Out[185]:
DatetimeIndex(['2016-01-20 14:16:51.703000'], dtype='datetime64[ns]', freq=None)

In [187]:
df.index = pd.to_datetime(df.index, unit='ms')
df.index

Out[187]:
DatetimeIndex(['2016-01-20 14:16:51.703000'], dtype='datetime64[ns]', freq=None)

可能重复的

In [185]:
pd.to_datetime(df.index, unit='ms')

Out[185]:
DatetimeIndex(['2016-01-20 14:16:51.703000'], dtype='datetime64[ns]', freq=None)

In [187]:
df.index = pd.to_datetime(df.index, unit='ms')
df.index

Out[187]:
DatetimeIndex(['2016-01-20 14:16:51.703000'], dtype='datetime64[ns]', freq=None)