Python 将datetime64[ns]列转换为表中的DatetimeIndex

我正在使用的一个包有一个先决条件，即数据帧的索引必须是一个DatetimeIndex。所以，我一直在尝试将数据类型为datetime64[ns]的列转换为DatetimeIndex，但没有成功。以下是我的尝试：

将熊猫作为pd导入
我的大学数据=[[1，'2019-05-01 04:00:00'，[2，'2019-05-01 04:01:00'，[3，'2019-05-01 04:02:00']
test=pd.DataFrame（我的_数据，列=['count'，'datetime']））
打印（test.dtypes.value\u counts（））
#尝试使用pd.DateTimeIndex
测试['datetime']=pd.DatetimeIndex（测试['datetime']）
打印（test.dtypes.value\u counts（））
如果isinstance（测试['datetime']，pd.DatetimeIndex）：
打印（‘成功’）
#尝试在没有格式字符串的情况下使用pd.to_datetime
test['datetime']=pd.to_datetime（test['datetime']）
打印（test.dtypes.value\u counts（））
如果isinstance（测试['datetime']，pd.DatetimeIndex）：
打印（‘成功’）
#尝试将pd.to_datetime与格式字符串一起使用
test['datetime']=pd.to_datetime（test['datetime']，格式=“%Y-%m-%d%h:%m:%s”）
打印（test.dtypes.value\u counts（））
如果isinstance（测试['datetime']，pd.DatetimeIndex）：
打印（‘成功’）

---

我使用的是pandas的最新版本-0.25.3，我使用的是python3.7。任何有建设性的建议都将不胜感激

您可以将索引强制转换为

datetime

。在列上使用

set\u index

，然后键入

将熊猫作为pd导入
​
我的大学数据=[[1，'2019-05-01 04:00:00'，[2，'2019-05-01 04:01:00'，[3，'2019-05-01 04:02:00']
test=pd.DataFrame（我的_数据，列=['count'，'datetime']））
test.set_index（'datetime'）.index.astype（'datetime64[ns]'））
日期时间索引（['2019-05-01 04:00:00'，'2019-05-01 04:01:00'，
'2019-05-01 04:02:00'],
dtype='datetime64[ns]'，name='datetime'，freq=None）

您可以将索引强制转换为日期时间。在列上使用

set\u index

，然后键入

将熊猫作为pd导入
​
我的大学数据=[[1，'2019-05-01 04:00:00'，[2，'2019-05-01 04:01:00'，[3，'2019-05-01 04:02:00']
test=pd.DataFrame（我的_数据，列=['count'，'datetime']））
test.set_index（'datetime'）.index.astype（'datetime64[ns]'））
日期时间索引（['2019-05-01 04:00:00'，'2019-05-01 04:01:00'，
'2019-05-01 04:02:00'],
dtype='datetime64[ns]'，name='datetime'，freq=None）

我注意到了这一点，代码运行时，我注意到日期格式不正确。你也注意到了吗<代码>python将熊猫作为pd从pecos导入。监控导入性能监控my_数据=[[1，'2019-05-01 04:00:00']，[2，'2019-05-01 04:01:00']，[3，'2019-05-01 04:02:00']]test=pd.DataFrame（my_数据，列=['count'，datetime']）test.set_index（'datetime'）.index.astype（'datetime64[ns]'））test.index=pd.DatetimeIndex（test.index.values，dtype='datetime64[ns]'，name='datetime'，freq=None）注释中的代码可能正常工作。默认情况下，使用

set_index

不会设置现有

test

数据帧的索引。您需要实际设置它或使用

inplace=True

。您的代码基本上是在转换

[0,1,2]

导入日期时间。我注意到，在代码运行时，我注意到日期格式不正确。您也注意到了吗？

python从pecos以pd形式导入熊猫。监控导入性能监控我的_数据=[[1，'2019-05-01 04:00:00'，[2，'2019-05-01 04:01:00'，[3，'2019-05-01 04:00']test=pd.DataFrame（my_data，columns=['count'，'datetime']）test.set_index（'datetime'）.index.astype（'datetime64[ns]'）test.index=pd.DatetimeIndex（test.index.values，dtype='datetime64[ns]'，name='datetime'，freq=None）

注释中的代码可能正常工作。默认情况下，使用

set_index

不会设置现有

test

数据帧的索引。您需要实际设置它或使用

inplace=True

。您的代码本质上是将

[0,1,2]

转换为日期时间。