Python 熊猫数据帧的多索引的日期索引

我有一个带有多索引的数据框，我想将其转换为

date（）

index

下面是我拥有的数据帧类型的模拟示例：

i = pd.date_range('01-01-2016', '01-01-2020')
x = pd.DataFrame(index = i, data=np.random.randint(0, 10, len(i)))
x = x.groupby(by = [x.index.year, x.index.month]).sum()
print(x)

我试图通过以下方式将其转换为日期索引：

def to_date(ind):
    return pd.to_datetime(str(ind[0]) + '/' + str(ind[1]), format="%Y/%m").date()

# flattening the multiindex to tuples to later reset the index
x.set_axis(x.index.to_flat_index(), axis=0, inplace = True)    

x = x.rename(index = to_date)

x.set_axis(pd.DatetimeIndex(x.index), axis=0, inplace=True)

但是它非常慢。我认为问题出在

pd.to_datetime（str（ind[0]）+'/'+str（ind[1]），format=“%Y/%m”）.date（）行中。非常感谢您能提供更快的解决方案。
您可以使用：

x.index=pd.to_datetime([f"{a}-{b}" for a,b in x.index],format='%Y-%m')
print(x)


你说得对，速度快了10倍。但是为什么呢？代码中的想法几乎是一样的。@guy12345是的，但是那里有太多的操作，还有一些函数，例如：
set\u index
在数据帧上操作，而不是仅使用索引。然而，该方法仅对索引列表进行操作。
            0
2016-01-01  162
2016-02-01  119
2016-03-01  148
2016-04-01  125
2016-05-01  132
2016-06-01  144
2016-07-01  157
2016-08-01  141
2016-09-01  138
2016-10-01  168
2016-11-01  140
2016-12-01  137
2017-01-01  113
2017-02-01  113
2017-03-01  155
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