python可以将索引转换为日期时间

如何将字符串索引转换为日期时间格式

我的数据帧'df'是这样的

                     value          
2015-09-25 00:46    71.925000
2015-09-25 00:47    71.625000
2015-09-25 00:48    71.333333
2015-09-25 00:49    64.571429
2015-09-25 00:50    72.285714

但是索引是string类型的，但是我需要一个datetime格式，因为我得到了错误

'Index' object has no attribute 'hour'

使用时

 df['A'] = df.index.hour

---

它应该像预期的那样工作。尝试运行以下示例

import pandas as pd
import io

data = """value          
"2015-09-25 00:46"    71.925000
"2015-09-25 00:47"    71.625000
"2015-09-25 00:48"    71.333333
"2015-09-25 00:49"    64.571429
"2015-09-25 00:50"    72.285714"""

df = pd.read_table(io.StringIO(data), delim_whitespace=True)

# Converting the index as date
df.index = pd.to_datetime(df.index)

# Extracting hour & minute
df['A'] = df.index.hour
df['B'] = df.index.minute
df

#                          value  A   B
# 2015-09-25 00:46:00  71.925000  0  46
# 2015-09-25 00:47:00  71.625000  0  47
# 2015-09-25 00:48:00  71.333333  0  48
# 2015-09-25 00:49:00  64.571429  0  49
# 2015-09-25 00:50:00  72.285714  0  50

---

我只是为这个问题提供了其他选项-您需要在代码中使用“.dt”：

将熊猫作为pd导入
df.index=pd.to_datetime（df.index）
#来年
df.index.dt.year
#月薪
df.index.dt.month
#为了得到一天
df.index.dt.day
#一小时
df.index.dt.hour
#一分钟
df.index.dt.minute

您可以在初始化数据帧时显式创建

DatetimeIndex

。假设您的数据是字符串格式

data = [
    ('2015-09-25 00:46', '71.925000'),
    ('2015-09-25 00:47', '71.625000'),
    ('2015-09-25 00:48', '71.333333'),
    ('2015-09-25 00:49', '64.571429'),
    ('2015-09-25 00:50', '72.285714'),
]

index, values = zip(*data)

frame = pd.DataFrame({
    'values': values
}, index=pd.DatetimeIndex(index))

print(frame.index.minute)

---

在我的例子中，我的数据帧具有以下特征

<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
Index: 3040 entries, 15/12/2008 to  
Data columns (total 1 columns):
 #   Column  Non-Null Count  Dtype  
---  ------  --------------  -----  
 0   Close   3038 non-null   float64
dtypes: float64(1)
memory usage: 47.5+ KB

索引：3040条，15/12/2008至
数据列（共1列）：
#列非空计数数据类型
---  ------  --------------  -----  
0关闭3038非空浮点64
数据类型：float64（1）
内存使用率：47.5+KB

第一个选项

data.index=pd.to\u datetime（data.index）

返回

ParserError:String不包含日期：

ParserError:String不包含日期：

第二个选项：

data.index.to\u datetime（）

返回

AttributeError:“Index”对象没有属性“to\u datetime”

它回来了

我测试过的另一个选项是

data.index=pd.to\u datetime（data.index）

它返回：

ParserError:String不包含日期：

我有什么问题？谢谢你这么做

df.index = pd.to_datetime(df.index, errors='coerce')

索引的数据类型已更改为

---

df.index.to_datetime（）

或

df.index=pandas.to_datetime（df.index）

（前者现在已被弃用）。type（df.index[1]）仍然返回'str上述数据转换为

datetime

没有问题-

type（df.index[1]）==pandabs.tslib Timestamp

。数据帧的其余部分是否有错误数据？您还可以指定格式和错误标记。的文档将解释Python3的rest.FYI，您需要

index，values=zip（*data.items（））