Python 如何将数据帧转换为时间序列？

我正在寻找一种在不拆分索引列和值列的情况下将数据帧转换为TimeSeries的方法。有什么想法吗？谢谢

In [20]: import pandas as pd

In [21]: import numpy as np

In [22]: dates = pd.date_range('20130101',periods=6)

In [23]: df = pd.DataFrame(np.random.randn(6,4),index=dates,columns=list('ABCD'))

In [24]: df
Out[24]:
                   A         B         C         D
2013-01-01 -0.119230  1.892838  0.843414 -0.482739
2013-01-02  1.204884 -0.942299 -0.521808  0.446309
2013-01-03  1.899832  0.460871 -1.491727 -0.647614
2013-01-04  1.126043  0.818145  0.159674 -1.490958
2013-01-05  0.113360  0.190421 -0.618656  0.976943
2013-01-06 -0.537863 -0.078802  0.197864 -1.414924

In [25]: pd.Series(df)
Out[25]:
0    A
1    B
2    C
3    D
dtype: object

---

这里有一种可能性

[3]: df

Out[3]: 
                   A         B         C         D
2013-01-01 -0.024362  0.712035 -0.913923  0.755276
2013-01-02  2.624298  0.285546  0.142265 -0.047871
2013-01-03  1.315157 -0.333630  0.398759 -1.034859
2013-01-04  0.713141 -0.109539  0.263706 -0.588048
2013-01-05 -1.172163 -1.387645 -0.171854 -0.458660
2013-01-06 -0.192586  0.480023 -0.530907 -0.872709

In [4]: df.unstack()
Out[4]: 
A  2013-01-01   -0.024362
   2013-01-02    2.624298
   2013-01-03    1.315157
   2013-01-04    0.713141
   2013-01-05   -1.172163
   2013-01-06   -0.192586
B  2013-01-01    0.712035
   2013-01-02    0.285546
   2013-01-03   -0.333630
   2013-01-04   -0.109539
   2013-01-05   -1.387645
   2013-01-06    0.480023
C  2013-01-01   -0.913923
   2013-01-02    0.142265
   2013-01-03    0.398759
   2013-01-04    0.263706
   2013-01-05   -0.171854
   2013-01-06   -0.530907
D  2013-01-01    0.755276
   2013-01-02   -0.047871
   2013-01-03   -1.034859
   2013-01-04   -0.588048
   2013-01-05   -0.458660
   2013-01-06   -0.872709
dtype: float64

---

我知道这场比赛已经晚了，但还有几分

是否将

数据帧

视为

时间序列

是索引的类型。在您的情况下，您的索引已经是一个

TimeSeries

，所以您可以继续了。有关使用pd.timeseries索引可以执行的所有酷切片的更多信息，请参阅

现在，其他人可能会来到这里，因为他们有一个列

“DateTime”

，他们想建立一个索引，在这种情况下，答案很简单

ts = df.set_index('DateTime')

---

你想用它做什么？e、 g.您希望的输出是什么？您的数据是二维的，您希望如何使其成为一维的？e、 例如，以单个列为例，或者在一个缩减操作中对所有列应用一个函数，或者连接dataPost

df.info（）

please我刚才看到了这个答案。如果数据帧只有一列呢

unstack

将返回一个带有两级索引的序列，

pd.series（df）

似乎不起作用（它的作用非常奇怪，因为它将列标题拆分为字符，并用此拆分的副本填充序列）。我让它工作的唯一方法是使用

df[df.columns[0]]

但这样做有点不自然。@Cristian Ciupitu在运行了您的建议后，键入（ts）它仍然会打印pandas.core.frame.DataFrame。我相信我们想要的是一个timeseries对象，对吗？据麦金尼说，韦斯。用于数据分析的Python：与Pandas、NumPy和IPython（Kindle位置6861）的数据争论。奥雷利媒体。Kindle版。。。当我们运行ts.index时，它应该打印：“pandas.tseries.index.DatetimeIndex”。@Ryancase，我不是这个答案的作者。@EngineeredE在运行您的建议后，键入（ts）它仍然打印pandas.core.frame.DataFrame。我相信我们想要的是一个timeseries对象，对吗？据麦金尼说，韦斯。用于数据分析的Python：与Pandas、NumPy和IPython（Kindle位置6861）的数据争论。奥雷利媒体。Kindle版。。。当我们运行ts.index时，它应该打印：“pandas.tseries.index.DatetimeIndex”