Python dataframe将列识别为具有特定格式的日期

我想计算数据框中每年的最大值，其中第一列是日期。数据帧看起来像：

date         ,A  obs ,A  sim ,B  obs ,C  sim 
1989-01-01:00,          46.920,           4.730,          59.300,           2.638
1989-01-01:01,          46.920,         167.329,          59.300,         373.360
1989-01-01:02,          46.920,         166.674,          59.300,         371.657
1989-01-01:03,          46.920,         166.024,          59.300,         369.970
1989-01-01:04,          46.920,         165.380,          59.300,         368.299

第一步当然是正确读取数据帧。因此，我做了以下工作：

df  = pd.read_csv(fname ,sep=',',index_col=0,header=0,parse_dates=True)

df =    df.resample('M').sum()

但是，如果我尝试测试第一列是否识别为数据索引，我将执行以下操作：

df  = pd.read_csv(fname ,sep=',',index_col=0,header=0,parse_dates=True)

df =    df.resample('M').sum()

我得到以下错误：

File "/usr/lib/python3/dist-packages/pandas/core/resample.py", line 1276, in _get_resampler
    "but got an instance of %r" % type(ax).__name__)

TypeError: Only valid with DatetimeIndex, TimedeltaIndex or PeriodIndex, but got an instance of 'Index'

我不明白为什么。事实上，我已经把parse_dates=True

你能帮帮我吗？我有与格式相关的填充，但尽管进行了多次搜索，我还是无法找到它

---

谢谢

检查

df.index

并确保看到日期。如果未将索引设置为日期列，如so

df=df.set_index（'date'）

请提供完整的错误消息，以及。您的日期是非标准格式的，因此它尝试解析，无法解析，并将其保留为字符串。将数据读入数据帧后，应使用

pd.to_datetime

指定

格式。这是：“对于非标准的datetime解析，请在pd.read\u csv之后使用pd.to\u datetime。”谢谢。我偶然发现了日期格式。我刚刚删除“：”并添加了一个空格。这样，输入文件的可读性更强。它是有效的，我将转到第二个问题。谢谢