Python 如何将数据框中的DateTimeIndex更改为所有同一年？

我有这样的数据：

                   Charge 1     Charge 2
observation_date                      
1970-01-31        35.535318   0.073390
1970-02-28        27.685739   0.050302

...

2013-01-31        27.671290   0.296882
2013-02-28        26.647262   0.225714
2013-03-31        21.495699   0.362151

我如何重新索引数据（观察日期），以便所有年份都成为2013年

因此，1970-01-31变为2013-01-31，等等。我知道指数会多次相同

import pandas as pd
df = pd.read_table('data', sep='\s{2,}').set_index('observation_date')
df.index = pd.DatetimeIndex(df.index)
df.index = df.index + pd.DateOffset(year=2013)
print(df)

屈服

             Charge 1  Charge 2
2013-01-31  35.535318  0.073390
2013-02-28  27.685739  0.050302
2013-01-31  27.671290  0.296882
2013-02-28  26.647262  0.225714
2013-03-31  21.495699  0.362151

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我将编写一个函数来更新年份。 我将在这里简要介绍一个示例

import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'observation_date':["1970-01-31","1970-02-31","1970-04-31"]})
l= df.observation_date

def updateYear(x):
  n= x.split("-")
  n[0]="2013" #We replace the year data, which is the first value by 2013
  return "-".join(n)
print updateYear("1970-01-31")


df['b']= df["observation_date"].apply(lambda x:updateYear(str(x)))
print df

输出：：

  observation_date           b
0       1970-01-31  2013-01-31
1       1970-02-31  2013-02-31
2       1970-04-31  2013-04-31

就你而言：

df= pd.read_csv(name)
df.index = df.index.apply(lambda x:updateYear(str(x)))

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不确定我是否理解你的问题，但你可以搜索1970年开始的年份，替换为2013年

例如

新建日期=重新划分（“1970年”、“2013年”、“观察日期”）

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这正是我想要的。谢谢。@user3914487在这种情况下，您应该接受答案作为有效答案。