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如何将多索引datetime索引转换为整数?

将多索引datetime索引转换为整数的方法可以通过以下步骤实现:

  1. 首先,需要将datetime索引转换为整数索引。可以使用pd.to_numeric()函数将datetime索引转换为整数。例如,假设DataFrame的索引是名为"datetime_index"的datetime类型索引,可以使用以下代码将其转换为整数索引:
代码语言:txt
复制
df['integer_index'] = pd.to_numeric(df['datetime_index'])
  1. 接下来,如果存在多个索引,需要将多个索引合并为一个整数索引。可以使用pd.MultiIndex.from_arrays()函数将多个索引合并为一个MultiIndex对象。例如,假设DataFrame具有两个索引,分别为"index1"和"index2",可以使用以下代码将它们合并为一个整数索引:
代码语言:txt
复制
df['integer_index'] = pd.MultiIndex.from_arrays([df['index1'], df['index2']]).codes
  1. 最后,如果需要将整数索引设置为DataFrame的新索引,可以使用set_index()函数。例如,假设整数索引列名为"integer_index",可以使用以下代码将其设置为新的索引:
代码语言:txt
复制
df.set_index('integer_index', inplace=True)

这样,多索引datetime索引就成功转换为整数索引了。

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MySQL数据类型与优化

1、假如只需要存0~255之间的数,无负数,应使用tinyint unsigned(保证最小数据类型) 2、如果长度不可定,如varchar,应该选择一个你认为不会超过范围的最小类型 比如: varchar(20),可以存20个中文、英文、符号,不要无脑使用varchar(150) 3、整形比字符操作代价更低。比如应该使用MySQL内建的类型(date/time/datetime)而不是字符串来存储日期和时间 4、应该使用整形存储IP地址,而不是字符串 5、尽量避免使用NULL,通常情况下最好指定列为NOT NULL,除非真的要存储NULL值 6、DATETIME和TIMESTAMP列都可以存储相同类型的数据:时间和日期,且精确到秒。然而TIMESTAMP只使用DATETIME一半的内存空间,并且会根据时区变化,具有特殊的自动更新能力。另一方面,TIMESTAMP允许的时间范围要小得多,有时候它的特殊能力会变成障碍

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