Python 如何以与列中相同的方式在索引中使用日期？_Python_Pandas

Python 如何以与列中相同的方式在索引中使用日期？

python pandas

Python 如何以与列中相同的方式在索引中使用日期？,python,pandas,Python,Pandas,我正试着从中找出一个很好的答案。我使用的代码是： pd.concat((testdf, pd.get_dummies(testdf.index.weekday)), axis=1) testdf看起来像： United Kingdom Time (CET) 2020-02-15 1739771 2020-02-16 1649750 2020-02-17 1887394 2020-02-18

我正试着从中找出一个很好的答案。我使用的代码是：

pd.concat((testdf, pd.get_dummies(testdf.index.weekday)), axis=1)

testdf看起来像：

            United Kingdom
Time (CET)                
2020-02-15         1739771
2020-02-16         1649750
2020-02-17         1887394
2020-02-18         1922006
2020-02-19         1957194
2020-02-20         1878259
2020-02-21         1890076
2020-02-22         1677928
2020-02-23         1688218
2020-02-24         1948947

   0  1  2  3  4  5  6
0  0  0  0  0  0  1  0
1  0  0  0  0  0  0  1
2  1  0  0  0  0  0  0
3  0  1  0  0  0  0  0
4  0  0  1  0  0  0  0
5  0  0  0  1  0  0  0
6  0  0  0  0  1  0  0
7  0  0  0  0  0  1  0
8  0  0  0  0  0  0  1
9  1  0  0  0  0  0  0

    United Kingdom  0   1   2   3   4   5   6
1970-01-01 00:00:00.000000000   NaN     NaN     NaN     NaN     NaN     NaN     NaN     NaN
1970-01-01 00:00:00.000000001   NaN     NaN     NaN     NaN     NaN     NaN     NaN     NaN
1970-01-01 00:00:00.000000002   NaN     NaN     NaN     NaN     NaN     NaN     NaN     NaN
1970-01-01 00:00:00.000000003   NaN     NaN     NaN     NaN     NaN     NaN     NaN     NaN
1970-01-01 00:00:00.000000004   NaN     NaN     NaN     NaN     NaN     NaN     NaN     NaN
1970-01-01 00:00:00.000000005   NaN     NaN     NaN     NaN     NaN     NaN     NaN     NaN
1970-01-01 00:00:00.000000006   NaN     NaN     NaN     NaN     NaN     NaN     NaN     NaN
1970-01-01 00:00:00.000000007   NaN     NaN     NaN     NaN     NaN     NaN     NaN     NaN
1970-01-01 00:00:00.000000008   NaN     NaN     NaN     NaN     NaN     NaN     NaN     NaN
1970-01-01 00:00:00.000000009   NaN     NaN     NaN     NaN     NaN     NaN     NaN     NaN
2020-02-15 00:00:00.000000000   1739771.0   NaN     NaN     NaN     NaN     NaN     NaN     NaN
2020-02-16 00:00:00.000000000   1649750.0   NaN     NaN     NaN     NaN     NaN     NaN     NaN
2020-02-17 00:00:00.000000000   1887394.0   NaN     NaN     NaN     NaN     NaN     NaN     NaN
2020-02-18 00:00:00.000000000   1922006.0   NaN     NaN     NaN     NaN     NaN     NaN     NaN
2020-02-19 00:00:00.000000000   1957194.0   NaN     NaN     NaN     NaN     NaN     NaN     NaN
2020-02-20 00:00:00.000000000   1878259.0   NaN     NaN     NaN     NaN     NaN     NaN     NaN
2020-02-21 00:00:00.000000000   1890076.0   NaN     NaN     NaN     NaN     NaN     NaN     NaN
2020-02-22 00:00:00.000000000   1677928.0   NaN     NaN     NaN     NaN     NaN     NaN     NaN
2020-02-23 00:00:00.000000000   1688218.0   NaN     NaN     NaN     NaN     NaN     NaN     NaN
2020-02-24 00:00:00.000000000   1948947.0   NaN     NaN     NaN     NaN     NaN     NaN     NaN

和pd.get_假人（testdf.index.weekday）看起来像：

            United Kingdom
Time (CET)                
2020-02-15         1739771
2020-02-16         1649750
2020-02-17         1887394
2020-02-18         1922006
2020-02-19         1957194
2020-02-20         1878259
2020-02-21         1890076
2020-02-22         1677928
2020-02-23         1688218
2020-02-24         1948947

   0  1  2  3  4  5  6
0  0  0  0  0  0  1  0
1  0  0  0  0  0  0  1
2  1  0  0  0  0  0  0
3  0  1  0  0  0  0  0
4  0  0  1  0  0  0  0
5  0  0  0  1  0  0  0
6  0  0  0  0  1  0  0
7  0  0  0  0  0  1  0
8  0  0  0  0  0  0  1
9  1  0  0  0  0  0  0

    United Kingdom  0   1   2   3   4   5   6
1970-01-01 00:00:00.000000000   NaN     NaN     NaN     NaN     NaN     NaN     NaN     NaN
1970-01-01 00:00:00.000000001   NaN     NaN     NaN     NaN     NaN     NaN     NaN     NaN
1970-01-01 00:00:00.000000002   NaN     NaN     NaN     NaN     NaN     NaN     NaN     NaN
1970-01-01 00:00:00.000000003   NaN     NaN     NaN     NaN     NaN     NaN     NaN     NaN
1970-01-01 00:00:00.000000004   NaN     NaN     NaN     NaN     NaN     NaN     NaN     NaN
1970-01-01 00:00:00.000000005   NaN     NaN     NaN     NaN     NaN     NaN     NaN     NaN
1970-01-01 00:00:00.000000006   NaN     NaN     NaN     NaN     NaN     NaN     NaN     NaN
1970-01-01 00:00:00.000000007   NaN     NaN     NaN     NaN     NaN     NaN     NaN     NaN
1970-01-01 00:00:00.000000008   NaN     NaN     NaN     NaN     NaN     NaN     NaN     NaN
1970-01-01 00:00:00.000000009   NaN     NaN     NaN     NaN     NaN     NaN     NaN     NaN
2020-02-15 00:00:00.000000000   1739771.0   NaN     NaN     NaN     NaN     NaN     NaN     NaN
2020-02-16 00:00:00.000000000   1649750.0   NaN     NaN     NaN     NaN     NaN     NaN     NaN
2020-02-17 00:00:00.000000000   1887394.0   NaN     NaN     NaN     NaN     NaN     NaN     NaN
2020-02-18 00:00:00.000000000   1922006.0   NaN     NaN     NaN     NaN     NaN     NaN     NaN
2020-02-19 00:00:00.000000000   1957194.0   NaN     NaN     NaN     NaN     NaN     NaN     NaN
2020-02-20 00:00:00.000000000   1878259.0   NaN     NaN     NaN     NaN     NaN     NaN     NaN
2020-02-21 00:00:00.000000000   1890076.0   NaN     NaN     NaN     NaN     NaN     NaN     NaN
2020-02-22 00:00:00.000000000   1677928.0   NaN     NaN     NaN     NaN     NaN     NaN     NaN
2020-02-23 00:00:00.000000000   1688218.0   NaN     NaN     NaN     NaN     NaN     NaN     NaN
2020-02-24 00:00:00.000000000   1948947.0   NaN     NaN     NaN     NaN     NaN     NaN     NaN

但结果看起来是：

            United Kingdom
Time (CET)                
2020-02-15         1739771
2020-02-16         1649750
2020-02-17         1887394
2020-02-18         1922006
2020-02-19         1957194
2020-02-20         1878259
2020-02-21         1890076
2020-02-22         1677928
2020-02-23         1688218
2020-02-24         1948947

   0  1  2  3  4  5  6
0  0  0  0  0  0  1  0
1  0  0  0  0  0  0  1
2  1  0  0  0  0  0  0
3  0  1  0  0  0  0  0
4  0  0  1  0  0  0  0
5  0  0  0  1  0  0  0
6  0  0  0  0  1  0  0
7  0  0  0  0  0  1  0
8  0  0  0  0  0  0  1
9  1  0  0  0  0  0  0

    United Kingdom  0   1   2   3   4   5   6
1970-01-01 00:00:00.000000000   NaN     NaN     NaN     NaN     NaN     NaN     NaN     NaN
1970-01-01 00:00:00.000000001   NaN     NaN     NaN     NaN     NaN     NaN     NaN     NaN
1970-01-01 00:00:00.000000002   NaN     NaN     NaN     NaN     NaN     NaN     NaN     NaN
1970-01-01 00:00:00.000000003   NaN     NaN     NaN     NaN     NaN     NaN     NaN     NaN
1970-01-01 00:00:00.000000004   NaN     NaN     NaN     NaN     NaN     NaN     NaN     NaN
1970-01-01 00:00:00.000000005   NaN     NaN     NaN     NaN     NaN     NaN     NaN     NaN
1970-01-01 00:00:00.000000006   NaN     NaN     NaN     NaN     NaN     NaN     NaN     NaN
1970-01-01 00:00:00.000000007   NaN     NaN     NaN     NaN     NaN     NaN     NaN     NaN
1970-01-01 00:00:00.000000008   NaN     NaN     NaN     NaN     NaN     NaN     NaN     NaN
1970-01-01 00:00:00.000000009   NaN     NaN     NaN     NaN     NaN     NaN     NaN     NaN
2020-02-15 00:00:00.000000000   1739771.0   NaN     NaN     NaN     NaN     NaN     NaN     NaN
2020-02-16 00:00:00.000000000   1649750.0   NaN     NaN     NaN     NaN     NaN     NaN     NaN
2020-02-17 00:00:00.000000000   1887394.0   NaN     NaN     NaN     NaN     NaN     NaN     NaN
2020-02-18 00:00:00.000000000   1922006.0   NaN     NaN     NaN     NaN     NaN     NaN     NaN
2020-02-19 00:00:00.000000000   1957194.0   NaN     NaN     NaN     NaN     NaN     NaN     NaN
2020-02-20 00:00:00.000000000   1878259.0   NaN     NaN     NaN     NaN     NaN     NaN     NaN
2020-02-21 00:00:00.000000000   1890076.0   NaN     NaN     NaN     NaN     NaN     NaN     NaN
2020-02-22 00:00:00.000000000   1677928.0   NaN     NaN     NaN     NaN     NaN     NaN     NaN
2020-02-23 00:00:00.000000000   1688218.0   NaN     NaN     NaN     NaN     NaN     NaN     NaN
2020-02-24 00:00:00.000000000   1948947.0   NaN     NaN     NaN     NaN     NaN     NaN     NaN

我想这是因为当我使用

set\u index

创建索引时，类型发生了变化。我如何才能让它工作？

reset_index（）在这里到底做了什么？在您在中指出的示例中，“date”不是一个索引，而是一个普通列。在数据集中，df.reset_index（）将索引转换为普通列。谢谢。你知道如何让

day\u name（）

也能工作吗？testdf.index.day_name（）无效。如周一、周二、周三等？是。链接答案中的答案具有

pd.concat（（df，pd.get_dummies（df['date'].dt.day_name（）），axis=1）

这为列提供了正确的名称。

import pandas as pd    
df = pd.concat((testdf.reset_index(), pd.get_dummies(testdf.index.astype('datetime64[ns]').day_name())), axis=1).set_index('Time (CET)')
df = df[['Sunday','Monday','Tuesday','Wednesday','Thursday','Friday','Saturday']]
df