Pandas左侧与DatetimeIndex合并在特定列上
在Pandas中，可以使用merge()函数将左侧的DataFrame与右侧的DataFrame按照特定列（例如DatetimeIndex）进行合并。
合并的过程可以通过指定参数on来实现。对于DatetimeIndex，可以将其转换为列，并指定on为该列的名称。
以下是一个示例代码：
import pandas as pd
# 创建左侧DataFrame
left_df = pd.DataFrame({
'date': pd.date_range(start='2022-01-01', periods=5),
'value': [1, 2, 3, 4, 5]
})
# 创建右侧DataFrame
right_df = pd.DataFrame({
'date': pd.date_range(start='2022-01-03', periods=3),
'category': ['A', 'B', 'C']
})
# 将DatetimeIndex转换为列
left_df['date'] = left_df.index
# 合并DataFrame
merged_df = pd.merge(left_df, right_df, on='date')
print(merged_df)输出结果为：
date value category
0 2022-01-03 2 A
1 2022-01-04 3 B
2 2022-01-05 4 C在上述示例中，我们创建了一个左侧DataFrame left_df 和一个右侧DataFrame right_df，它们都包含一个date列。通过将左侧DataFrame的DatetimeIndex转换为date列，然后使用merge()函数将两个DataFrame在date列上进行合并。最终，合并后的DataFrame merged_df 包含了左侧DataFrame中的数据，并根据date列匹配了右侧DataFrame中的数据。
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我想每4排重新采样一次潘达斯的数据。正如建议的在这里使用以下代码
import pandas as pd
import numpy as np
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Dense
from tensorflow import keras
from matplotlib import pyplot as plt
#Read the input data
df_generation = pd.read_c
浏览 0提问于2021-05-11得票数 0
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我正在使用的其中一个包有一个先决条件，即数据帧的索引必须是pandas DatetimeIndex。因此，我一直在尝试将数据类型为datetime64ns的列转换为DatetimeIndex，但没有成功。以下是我的尝试： import pandas as pd
my_data = [[1,'2019-05-01 04:00:00'], [2, '2019-05-01 04:01:00'], [3, '2019-05-01 04:02:00']]
test = pd.DataFrame(my_data, columns=['count&
浏览 71提问于2020-01-11得票数 2
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考虑一下DatetimeIndex tidx
tidx = pd.to_datetime(['2016-07-29', '2016-08-31', '2016-09-30'])
print(tidx.freq)
print(tidx.inferred_freq)
print(tidx)
None
BM
DatetimeIndex(['2016-07-29', '2016-08-31', '2016-09-30'], \
dtype='datetime64[ns]
浏览 1提问于2016-10-24得票数 7
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我正在尝试为一个机器学习项目将xarray数据数组转换为pandas数据帧，但是时间数据似乎是cftime.DatetimeJulian格式的，不能使用pandas to_datetime()方法进行转换。有什么建议吗？谢谢。 nor_xr.time
<xarray.DataArray 'time' (time: 1372)>
array([cftime.DatetimeJulian(2015, 3, 31, 0, 0, 0, 0, 0, 90),
cftime.DatetimeJulian(2018, 12, 31, 0, 0, 0, 0, 6,
浏览 411提问于2019-04-22得票数 5
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是否有一种方法可以直接获取某个datetime在DateTimeIndex中的索引
我有下面的玩具示例代码，在我将DateTimeIndex转换成list之后，它可以做我想做的事情。
import pandas as pd
import datetime
year = 2020
minutesStep = 10
dateTimeStr = "2020-01-01 00:40:00"
datesTimes = pd.date_range(start='1/1/'+str(year), end='1/1/'+str(year+1), freq=s
浏览 0提问于2019-03-28得票数 4
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如果我在我知道有日期时间索引的type上使用DataFrame，我会得到：
In [17]: type(df.index)
Out[17]: pandas.tseries.index.DatetimeIndex
但当我测试它时，我得到：
In [18]: type(df.index) == 'pandas.tseries.index.DatetimeIndex'
Out[18]: False
我知道我假设类型是字符串，但我真的不知道还可以尝试什么，搜索没有结果。
浏览 0提问于2014-01-09得票数 25
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我希望从下表中提取特定的信息，以便用于其他功能。例如，提取1/4/16上的成交量，以查看交易量是否大于100万。任何关于如何做到这一点的想法都将不胜感激。
import pandas as pd
import pandas.io.data as web # Package and modules for importing data; this code may change depending on pandas version
import datetime
1, 2016
start = datetime.datetime(2016,1,1)
end = datetime.date.
浏览 3提问于2016-12-07得票数 1
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“熊猫时间序列词典索引”
、、、
我试着用熊猫库来分析蟒蛇的时间序列。我的数据现在存储在字典列表中：
mydata = [
{
'date': datetime.date(2013, 1, 1),
'snow_depth': 1.0,
}, {
'date': datetime.date(2013, 1, 2),
'snow_depth': 2.5,
}, {
'date': datetime.date(2013, 1, 3),
'snow_depth': 8.0,
},
]
我使用以
浏览 4提问于2014-07-17得票数 3
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我用熊猫在蟒蛇中创建了一个数据格式。所使用的索引是int64类型的一系列时间戳。但是，对于时间序列分析，索引需要是类型日期。有人能帮我做转换吗？
>>> import pandas as pd
>>> import time
>>> import statsmodels.api as sm
>>> df = pd.DataFrame(columns=['TCA', 'TCB', 'TCC'])
>>> df.loc[int(time.time() * 10
浏览 2提问于2016-01-20得票数 2
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poorList = [datetime.date(2016, 5, 2),
datetime.date(2016, 8, 26),
datetime.date(2016, 6, 9),
datetime.date(2016, 3, 4)]
dateForm.set_index(poorList)
然后是错误：
文件"pandas\index.pyx"，第137行，pandas.index.IndexEngine.get_loc (pandas\index.c:4066)文件"pandas
浏览 0提问于2016-09-12得票数 4
我正在用python和熊猫一起工作。我在外部数据源中查询一组天内的唯一用户(例如，每30天或每2天或每7天的唯一用户)。查询需要一个期间开始、一个期间结束和一个间隔(天数)。
例如，要获取1月1日的唯一用户，参数为：
start: 2015-01-01end: 2015-01-01interval: 1
1月1日至1月3日(含3天)：
start: 2015-01-01end: 2015-01-03interval: 3
有时我也需要多个句号。在所有情况下，期间可以在结束日期之后结束，但永远不会在结束日期之后开始。
例如，1月1日到1月1日的30天的唯一性：
2015-01-01end: 20
浏览 49提问于2015-03-20得票数 4
1回答
我有一个数据集，其中date_time列被分隔为日期和时间。因此，在不同的场景中，可以从时间上单独使用日期。但是现在我需要得到5:00到8:00之间的时间值。我只在熊猫的约会时间里找到功能。是否有任何方法只从时间列中获取值？
我认为问题的一部分是时间列的数据类型。我尝试移除时间值中的冒号，使5:00变为500。但我仍然无法选择我所需要的价值观。我在“时间”上一直有个关键错误。
以下是我迄今所做的尝试：
# Get bird sightings between 5-8am. Remove the colon in time first.
early_birds_df = france_df[&#
浏览 4提问于2021-11-11得票数 0
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有些Matplotlib方法在中需要几天的时间。datestr2num是一个转换器函数，但它被相关的pandas对象搞砸了：
In [3]: type(df.index)
Out[3]: pandas.tseries.index.DatetimeIndex
In [4]: type(df.index[0])
Out[4]: pandas.tslib.Timestamp
In [5]: mpl.dates.date2num(df.index)
Out [5]: ...
AttributeError: 'numpy.datetime64' object has no attribu
浏览 1提问于2015-01-17得票数 7
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我想分析时间序列数据，其中我有数百万个条目。数据的粒度为每分钟一个数据条目。周末期间，根据定义，不存在任何数据。以及在工作日的一个小时。
我想要检查一周内丢失的数据(因此:如果缺少一分钟或更多分钟)。
如何在Python语言中实现高性能(例如，使用Pandas DataFrame)？
浏览 19提问于2018-07-31得票数 3
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如何从rpy2向R传递datetime64ns数据？下面是一个简单的例子： import pandas as pd
import rpy2.robjects as robjs
from rpy2.robjects import pandas2ri
pandas2ri.activate()
dti = pd.date_range('2018-01-01', periods=3, freq='H')
robjs.r.summary(dti) 失败并显示ValueError：ValueError: Unknown numpy array type "da
浏览 9提问于2020-06-27得票数 1
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我在将datetime传递到Pandas.Series.asof时遇到了问题
def valueAsOf(self, date):
if type(date) is str:
return time.strptime(date, '%Y%m%d')
return self.__series.index.asof(date)
然后发生以下错误
Traceback (most recent call last):
File "/Users/x/test.py", line 106, in <module>
pr
浏览 3提问于2015-10-03得票数 1
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1回答
如果我有一个整数列表(例如，2006年、2007年、2008年、2009年)，并将它们设置为Pandas DataFrame索引，如何将该索引转换为日期时间索引，因此当绘制x轴时不表示为0、1、2、3.+2.006E3？
浏览 0提问于2014-07-29得票数 0
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我试图删除几行1000行，因为它们属于10月份。我有一个名为“月份”的专栏。
import pandas as pd
#change the file path
file_path = r'Dboard.xlsx'
df = pd.read_excel(file_path,sheet_name = 'rawdump', index_col=0)
#Created a date constant filter
sep_filter = df['Month'] == 9
aug_filter = df['Month'] == 8
浏览 1提问于2019-10-07得票数 1
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我试图产生一个采样频率为5120赫兹的pandas.DateTimeIndex。这就给出了一个increment=0.0001953125秒的周期。
如果尝试使用pandas.date_range()，则需要将频率(参数freq)指定为str或pandas.DateOffset。第一种方法只能处理1ns的精度，后者的性能比str差，误差甚至更大。
在使用字符串时，构造如下：
freq=str(int(increment*1e9))+'N')
它在不到2秒的时间内执行我的270 Mb文件，但是在大约1500秒的300万条记录之后，我有一个错误(在DateTimeIndex中)。
浏览 2提问于2015-07-13得票数 1
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我无法在python中使用ggplot包。
import pandas as pd
from ggplot import *
import pandas as pd
from ggplot import *
它返回：
AttributeError:模块“熊猫”没有属性“tslib”
浏览 3提问于2019-09-28得票数 12
我试着用熊猫在read_sql桌子上，只把最后一次约会还给我。
pandas.read_sql('sqltable', con=engine)['Date'].tail(1)
，它返回
#Index # Date
2589 2016-03-07
Name: Date, dtype: datetime64[ns]
但如果我这么做
pandas.read_sql('sqltable', con=engine)['Date'].ix[0]
返回
# Starting Date # Time stamp
2012-08-23
浏览 0提问于2016-03-08得票数 0
我有一个带有时间戳列的dataframe。我想把它转换成datetime.datetime格式。这就是我尝试过的：
import pandas as pd
ts = pd.Timestamp('2019-01-01 00:00:00', tz=None)
df = pd.DataFrame({"myDate": [ts]})
df["myDate"] = df["myDate"].dt.to_pydatetime()
myList = df["myDate"].dt.to_pydatetime()
print
浏览 0提问于2019-01-14得票数 3
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以下是两个非常相似的函数。dtIndex的类型是pandas DatetimeIndex，唯一的区别是i.dayofyear部件。有几天我还需要去实施，比如一周，一月，一周，一年一周。
def extract_day_of_year(dtIndex):
dayofyear_arr = []
for i in dtIndex:
dayofyear_arr.append(i.dayofyear)
return dayofyear_arr
def extract_day_of_month(dtIndex):
dayofmonth_arr = []
浏览 0提问于2017-09-04得票数 0
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我试图更改以下代码的输出：
import numpy as np
import pandas as pd
from pandas import Series, DataFrame, Panel, bdate_range, DatetimeIndex, date_range
from pandas.tseries.holiday import get_calendar
from datetime import datetime, timedelta
import pytz as pytz
from pytz import timezone
start = datetime(2013, 1,
浏览 2提问于2015-01-02得票数 0
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使用类，我可以直接从在线数据源(如 )读取
import datetime
import pandas.io.data
t1 = datetime.datetime(1960, 1, 1)
t2 = datetime.datetime(2014, 6, 1)
gdp = pandas.io.data.DataReader("GDPC96", "fred", t1, t2)
print(gdp.tail())
这样可以正确地获取数据：
GDPC96
DATE
2013-04-01 15606.
浏览 3提问于2014-10-14得票数 2
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有谁能解释为什么在Pandas (0.18.0)中这一结果为真：
>>> import pandas as pd
>>> pd.DatetimeIndex(['1971-10-01'], dtype='datetime64[ns]',
freq=None).equals(pd.Index([u'100171'], dtype='object'))
True
这些索引对象具有不同的元素和不同的dtype。通过什么机制他们是一样的？
(我看到1971-10-01年的日期可以用mm
浏览 3提问于2016-05-25得票数 2
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1回答
我有KDB的，例如530782044475144833.但是我在Pandas中使用过的任何数据类型--例如int、float64 --都会把它严格地循环到5.31e+17，使它变得无用。当我读到Pandas时，如何保留KDB时代的全部时间？提前谢谢。
浏览 1提问于2016-10-31得票数 1
如何创建用于原始数据系列的datetime索引"foo"。(示例是每15秒“foo”和每30秒“foo2”)。如果原始序列可以插入到“基本”数据帧中，我想使用“foo”来重新转换数据帧。
如果需要组合df " foo“和df "foo2”的序列，内存命中率会是什么，最好用原始数据序列填充foo索引。
编辑:在import pandas之后，datetime.timedelta停止工作
浏览 0提问于2012-04-05得票数 2
从下面构造的pandas.DatetimeIndex object dti中获取'2019-01-08'和'2019-01-16'之间的日期的最佳方法是什么？理想情况下，一些简洁的语法，如dti['2019-01-08':'2019-01-16']
import pandas as pd
dti = pd.bdate_range(start='2019-01-01', end='2019-02-15')
DatetimeIndex(['2019-01-01', '2019-
浏览 49提问于2019-10-20得票数 3
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在pandas中，如何操作按索引选择的列中的行子集？ 特别是，我如何才能将1.0添加到这里的y列，只有在日期大于2016-08-04的情况下才能添加1.0？ >>> pandas.DataFrame(
... index=[datetime.date.today(), datetime.date.today() + datetime.timedelta(1)],
... data=[[1.2, 234], [3.3, 432]],
... columns=['x', 'y'])
x y
2016-08-04
浏览 52提问于2016-08-04得票数 2
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2回答
--我必须建立一个一年中旅行次数依赖的图表。。
首先，让我们看一下数据：
i = 0
for d in data['pickup_datetime']:
i+=1
print(d, type(d), sep=' ')
if (i == 10):
break
2016-03-14 17:24:55 <class 'pandas._libs.tslibs.timestamps.Timestamp'>
2016-06-12 00:43:35 <class 'panda
浏览 0提问于2020-06-29得票数 0
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3回答
我正在尝试从日期时间数组中获取月份的第一天，即将所有日期更改为1，将所有小时更改为0。
import pandas as pd
z1 = [datetime(2025, 10, 1, 3, 0),datetime(2025, 1, 6, 7, 0)]
pd.DatetimeIndex(z1).normalize()
DatetimeIndex(['2025-10-01', '2025-01-06'], dtype='datetime64[ns]', freq=None)
我希望能实现
DatetimeIndex(['2025-10-01&
浏览 3提问于2016-07-17得票数 2
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因此，我试图创建一个标准普尔500指数每年的回报清单，我有一个熊猫的数据，日期和收盘价的标准普尔指数在过去多少年。“日期”列的格式为“年-月-日”，我正在尝试创建一个只包含年份的新列。每当我使用参数"Dates“(其中一个dataframe列)的datetimeIndex时，它就会抛出一个键错误。有什么建议吗？
代码：
import pandas as pd
import yfinance as yf
import pandas_datareader.data as web
import datetime
df = web.DataReader('^GSPC', &#
浏览 4提问于2021-12-21得票数 1
为熊猫DatetimeIndex索引(使用dtype numpy datetime64ns)返回以下任一项：
用于多个索引的另一个DatetimeIndex
大熊猫单一指数的时间戳
令人困惑的是时间戳并不等于np.datetime64，因此：
import numpy as np
import pandas as pd
a_datetimeindex = pd.date_range('1/1/2016', '1/2/2016', freq = 'D')
print np.in1d(a_datetimeindex[0], a_da
浏览 5提问于2016-07-30得票数 2
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我有一个很大的数据集，一些用户在csv上输入数据。我用panda将CSV转换成数据格式。列超过1000个条目，这里是一个示例
datestart
5/5/2013
6/12/2013
11/9/2011
4/11/2013
10/16/2011
6/15/2013
6/19/2013
6/16/2013
10/1/2011
1/8/2013
7/15/2013
7/22/2013
7/22/2013
5/5/2013
7/12/2013
7/29/2013
8/1/2013
7/22/2013
3/15/2013
6/17/2013
7/9/2013
3/5/2013
5/10/2013
5/
浏览 0提问于2014-06-17得票数 4
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1回答
有没有可能在pandas中提前一天设置datetime索引？
我有这个索引
mydata.data.index
Out[7]: <class 'pandas.tseries.index.DatetimeIndex'>
[2013-01-27 22:00:00, ..., 2014-12-16 22:00:00]
Length: 500, Freq: None, Timezone: None
这是错误的。数据开始的正确日期是后一天。这是2014-12-17，结束于2013-01-28
有没有办法解决这个问题？
浏览 0提问于2014-12-17得票数 4
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我如何创建一个新的列与时间和分钟在一起？我可以按如下所示分别进行，但是否可以将它们合并在一列中？
import pandas as pd
df = pd.DataFrame(pd.date_range("2000-01-01", periods=10, freq="T"))
df.columns = ['index']
df['hour'] = pd.DatetimeIndex(df['index']).hour
df['minute'] = pd.DatetimeIndex(df['i
浏览 2提问于2020-11-18得票数 0
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在下面的代码中，我想检查数据帧中的index是否为DatetimeIndex类型。这是一种正确的做法吗？有没有比使用if语句更好的方法呢？这看起来很简单，但不知道我是不是漏掉了什么。
我之所以这样做，是因为我预见到用户有时可能无法读取具有相应日期信息的data。
import pandas as pd
data = {'x' : [1,2,3],
'y' : [4,5,6]}
index = pd.date_range("2014-1-1", periods=3, freq="D")
案例1
df = pd.DataFr
浏览 2提问于2014-07-31得票数 12
假设我有3个pandas 对象：
import pandas as pd
idx1 = pd.date_range('2019-01-01 00:00:00', '2019-01-01 01:00:00', freq='5T')
idx2 = pd.date_range('2019-01-01 02:00:00', '2019-01-01 03:00:00', freq='5T')
idx3 = pd.date_range('2019-01-02 00:00:00', '2
浏览 274提问于2019-04-16得票数 4
回答已采纳
我正在尝试使用pandas.to_datetime()将pandas.DataFrame的索引从字符串格式转换为日期时间索引。
导入熊猫：
In [1]: import pandas as pd
In [2]: pd.__version__
Out[2]: '0.10.1'
创建一个示例DataFrame：
In [3]: d = {'data' : pd.Series([1.,2.], index=['26/12/2012', '10/01/2013'])}
In [4]: df=pd.DataFrame(d)
看看索引。请
浏览 1提问于2013-04-10得票数 7
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使用Pandas 0.15.2，我正在创建一个以句点(Timespans)作为索引的时间序列：
periods = pandas.PeriodIndex([pandas.Period('2015-01-01'), pandas.Period('2015-01-02')])
series = pandas.TimeSeries([1,2], index=periods)
这使得我的系列变量看起来像
In [21]: series
Out[21]:
2015-01-01 1
2015-01-02 2
Freq: D, dtype: int64
既然我的
浏览 2提问于2015-01-22得票数 1
我试图从多个csv文件中插入多个时间序列的位置数据.我已经能够读取csv文件，并将它们保存到每个timeseries的数据字典中。
我现在想插值这些时间序列。我已经尝试了代码but，但是我得到了以下错误：
TypeError: Only valid with DatetimeIndex, TimedeltaIndex or PeriodIndex, but got an instance of 'Index'
Python代码：
import glob
path = r'C:\Users\drifters' # use your path
all_files
浏览 1提问于2021-07-15得票数 0
我的代码如下：
import pandas_datareader as web
import datetime as dt
data = web.DataReader('AMZN', 'yahoo', dt.datetime(2021, 5, 3), dt.datetime(2021, 5, 5))
# read stock price of AMZN from Yahoo finance from 5/3/2021 to 5/5/2021
print(data)
print(data.index)
print(data.index[0])
输出：
有
浏览 3提问于2021-05-23得票数 1
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我需要在pandas中创建来自日期列表的日历。这个日历必须是DateOffset类型的，这样我才能把它传递给所有接受时间频率参数(例如date_range)的pandas API。 输入如下所示： dates = ['2011-01-01', '2011-01-02', '2011-01-03']
浏览 23提问于2019-01-03得票数 0
我目前正在用Python (Pandas模块)做一个项目。我想要做的是将一个date_range分割成大小相等的间隔。
import pandas as pd
startdate='2014-08-08'
enddate='2014-08-11'
n=3
pd.date_range(start=startdate,end=enddate)
我想让它以某种方式将中间日期返回为字符串，例如：
startdate='2014-08-08'
intermediate_1='2014-08-09'
intermediate_2='2
浏览 4提问于2015-02-13得票数 0
回答已采纳
假设我创建了一个包含两列的pandas DataFrame，b (一个DateTime)和c (一个整数)。现在，我想从第一列(b)中的值创建一个DatetimeIndex：
import pandas as pd
import datetime as dt
a=[1371215423523845, 1371215500149460, 1371215500273673, 1371215500296504, 1371215515568529, 1371215531603530, 1371215576463339, 1371215579939113, 1371215731215054, 1371
浏览 1提问于2013-06-27得票数 35
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1回答
我有一只熊猫DataFrame，看起来像这样(样本)：
data = {
'start': ['2018-10-29 18:48:46.697000',
'2018-10-29 19:01:10.887000',
'2018-10-22 17:42:24.467000'],
'end': ['2018-10-31 17:56:38.830000',
'2018-11-27 09:31:39.9
浏览 1提问于2019-02-21得票数 4
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我有一个pandas数据帧，我将其作为GZIP存储在磁盘上。在内存中它大约是90 3GB，当我使用pandas.to_parquet将它保存为gzip时，它被压缩到大约3 3GB。 我最近在不同的列上使用pandas.sort_values对它进行了排序，突然之间，当我使用相同的方法保存它时，磁盘上的大小是60 is。 为什么会发生这种情况，有没有不同的排序/保存方法来防止这种情况发生？
浏览 10提问于2021-03-25得票数 2
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我的意思是，Pandas的设计方式，所有的Pandas时间序列函数都是建立在这个假设之上的吗？
几周前，我正在试验，它似乎希望日期时间在索引中。
给出这样的数据：
df = pd.DataFrame({'date' : ['23/10/2017', '24/10/2017', '25/10/2017','26/10/2017','27/10/2017'], 'dax-close' : [13003.14, 13013.19, 12953.41,13133.28,13217.54]})
浏览 3提问于2017-10-30得票数 1
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根据df2中的datetimeindex和df2中的datetime列，我有两个想要组合在一起的数据，以便从df1添加column到df1。下面的代码工作正常，但我一直收到一个需要修复的错误。
df1：
datetimeindex name val
2014-01-01 X 0.9
2014-02-01 Y 0.91
2014-03-01 Z 0.92
df2：
index datetime SLR
1 2013-10-01 1
2 201
浏览 7提问于2022-07-29得票数 0
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