如何使用pandas（python）正确使用时间序列

我正在尝试使用pandas创建一个时间序列索引。目前，这是我正在运行的代码：

date_string = df3["Date"]  
date_times = pd.to_datetime(date_string, yearfirst=True, format='%Y%m%d%H%M')
df3_i  = df3.set_index(date_times)

然而，我不断地犯错误。有人能解释一下吗？ 错误：

---

这是因为格式是

'%Y-%m-%d%H:%m'

有一些特殊的字符组合表示日期和时间的数字成分。可以找到一个很好的参考资料

您的时间字符串为

'2017-03-08 13:53'

，错误消息证明了这一点。从链接中，您会发现：

• 4位年份为

  '%Y'

• 两位数的月份是

  '%m'

• 两位数的日期是

  '%d'

• 2位小时是

  '%H'

• 两位数的分钟是

  '%M'

因此，您仍然需要表示其他字符串位，如破折号、空格和冒号

因此

“%Y-%m-%d%H:%m”

用这个代替

date_string = df3["Date"]  
date_times = pd.to_datetime(date_string, yearfirst=True, format='%Y-%m-%d %H:%M')
df3_i  = df3.set_index(date_times)

如果这不起作用，那么你就有不一致的日期格式，我的第一步行动就是对创建我试图解析的东西的人大喊大叫

---

如果这恰好是你的情况，问另一个问题。。。或者我可以。

这是因为格式是

'%Y-%m-%d%H:%m'

有一些特殊的字符组合表示日期和时间的数字成分。可以找到一个很好的参考资料

您的时间字符串为

'2017-03-08 13:53'

，错误消息证明了这一点。从链接中，您会发现：

• 4位年份为

  '%Y'

• 两位数的月份是

  '%m'

• 两位数的日期是

  '%d'

• 2位小时是

  '%H'

• 两位数的分钟是

  '%M'

因此，您仍然需要表示其他字符串位，如破折号、空格和冒号

因此

“%Y-%m-%d%H:%m”

用这个代替

date_string = df3["Date"]  
date_times = pd.to_datetime(date_string, yearfirst=True, format='%Y-%m-%d %H:%M')
df3_i  = df3.set_index(date_times)

如果这不起作用，那么你就有不一致的日期格式，我的第一步行动就是对创建我试图解析的东西的人大喊大叫

---

如果这恰好是你的情况，问另一个问题。。。或者我也可以。

我建议使用

expert\u datetime\u format=True

并完全绕过任何静态编码格式。。。除非你对格式有100%的把握。它通常也会加快解析速度，但这不起作用。而且，我已经查看了答案的来源，但我仍然得到一个错误。我认为有些日期没有前导零。我建议使用

infere\u datetime\u format=True

并完全绕过任何静态编码格式。。。除非你对格式有100%的把握。它通常也会加快解析速度，但这不起作用。而且，我已经查看了答案的来源，但我仍然得到一个错误。我认为有些日期没有前导零。