在pandas中组合列以创建datetimeindex
在pandas中，可以使用pd.to_datetime()函数将多个列组合成一个datetimeindex。datetimeindex是pandas中的一种时间序列索引类型，可以方便地进行时间序列数据的处理和分析。
具体步骤如下：
- 导入pandas库：
import pandas as pd - 创建一个DataFrame对象，包含需要组合的列，例如：
- 创建一个DataFrame对象，包含需要组合的列，例如：
- 使用
pd.to_datetime()函数将多个列组合成datetimeindex，并赋值给DataFrame的索引，例如： - 使用
pd.to_datetime()函数将多个列组合成datetimeindex，并赋值给DataFrame的索引，例如：
现在，DataFrame的索引就是一个datetimeindex，可以方便地进行时间序列数据的操作和分析。
这种方法在处理时间序列数据时非常有用，例如分析股票价格、气象数据、传感器数据等。通过将多个列组合成datetimeindex，可以轻松地进行时间范围的筛选、时间间隔的计算、时间序列的重采样等操作。
腾讯云相关产品中，与时间序列数据处理相关的产品有腾讯云数据库时序数据库TSDB（https://cloud.tencent.com/product/tsdb）和腾讯云云原生时序数据库TDengine（https://cloud.tencent.com/product/tdengine）。这些产品提供了高效的时间序列数据存储和查询能力，适用于大规模的时间序列数据处理场景。
相关·内容
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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我对Datetime和pandas还很陌生。因此，我创建了一个向列生成新数据(额外的行)的代码，而我的索引是日期。现在，根据在列中创建的新行，日期也应该根据上面的内容自动添加。有什么办法可以做到吗？
我的输入：
df=
column1
2020-12-22 1
2020-12-23 2
2020-12-24 3
在运行代码以在column1中获取更多数据之后，输出如下：
column1
2020-12-22 1
2020-12-23 2
2020-12-24 3
0 4
1
浏览 8提问于2021-03-08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
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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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
我在pandas DataFrame中有一列时间戳( ms)。从时间戳中，我试图在单独的列中导出时间戳的小时、分钟、星期和月份。
我尝试过跨列使用apply函数，但没有效果。因此，我采取了一种非常天真(但不太简洁)的方法来创建这些列：
import pandas
import datetime
df=pd.DataFrame( {'time':[1401811621559, 1402673694105, 1402673749561, 1401811615479, 1402673708254], 'person':['Harry', 'A
浏览 1提问于2014-06-13得票数 0
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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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我正试着用有时间间隔的熊猫DataFrame (熊猫TimeStamp )来制作熊猫。使用pandas.plot()可以在前一个段的最后一个TimeStamp和下一个段的第一个TimeStamp之间进行线性插值。我不需要线性插值，也不需要在两个日期段之间的空空间。有办法吗？
假设我们有一个带有DataFrame indize的TimeStamp：
>>> import numpy as np
>>> import pandas as pd
>>> import matplotlib.pyplot as plt
>>> df
浏览 14提问于2016-01-29得票数 8
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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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我试图在现有的数据框架上创建一个新列，但总是遇到"KeyError“问题。在我的数据框中，我有一个包含出生日期的列，我想使用该列来获取客户的年龄。我使用的函数是 for i in range(len(df1)):
df1['Idade'][i] = calculate_age(df1['Data de Nascimento'][i]) 到目前为止，函数"calculate_age“没有任何问题，但我总是得到这样的结果： Traceback (most recent call last):
File "<ip
浏览 88提问于2019-09-12得票数 0
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我在Pandas中创建了以下数据帧'user_char‘：
## Create a new workbook User Char with empty datetime columns to import data from the ledger
user_char = all_users[['createdAt', 'uuid','gasType','role']]
## filter on consumers in the user_char table
user_char = user_char[user_char
浏览 14提问于2018-02-28得票数 0
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我有以下熊猫名为df_time_series的资料
现在，我想从熊猫dataframe列timestamp创建一个格式化的数组，这个额外的数组只包含一天中相应的时间。这意味着，对于具有时间戳00:00:00，00:15:00，00:30:00，00:45:00 a 0的四列，例如，应该在这个附加数组中。对于所有具有时间戳01:00、01:15:00、01:30:00、01:45:00的列，a 1应该在这个附加数组中，以此类推。
我在这里尝试了以下建议，
import pandas as pd
timeDataArray = pd.to_datetime(df_time_series
浏览 2提问于2022-07-19得票数 2
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我正在编写一个函数，该函数在pandas数据框中返回在特定年份创建的许多项，其中搜索是在格式为2015-05-11的列'çreation‘中进行的：
def do_get_citations_per_year(data, year):
result = tuple()
citations = list()
for index, row in my_ocan.iterrows():
my_ocan['creation'] = pd.DatetimeIndex(my_ocan['creation']).year
浏览 17提问于2019-11-25得票数 0
我在pandas dataframe中有两列，它们从Postgresql数据库加载了日期时间。在每一列中都有不同时区的日期时间。如何将它们转换为具有相同时区的日期时间？
浏览 0提问于2018-04-21得票数 2
各种pandas函数允许参数指定频率，例如freq in
pd.date_range('1/1/2011', periods=72, freq='H')
中的第一个参数
series.resample('3T', how='sum', label='right')
我可以凭经验弄清楚H和3T是什么意思，但如果我想创建我自己的频率，我就卡住了。这些参数是什么，我如何找到如何形成我自己的参数？
浏览 8提问于2016-06-02得票数 3
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我有一个Pandas DataFrame，其中包含一个date列。该列的元素类型为pandas.tslib.Timestamp。
我想按日期对数据进行分组，但不包括更细粒度的时间戳信息(即。按日期分组，其中所有Feb 23, 2011都分组)。我知道如何用SQL来表达这一点，但是对于Pandas来说，这是非常新的。
做了非常类似的事情，但是我不理解代码，它使用datetime对象。
在中，我甚至不知道如何从Pandas时间戳对象中检索日期。我可以转换为datetime对象，但这似乎非常迂回。
根据请求，df.head()的输出
date show network time
浏览 6提问于2013-11-21得票数 10
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3回答
“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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默认情况下，Pandas用datetime64 ns表示日期，所以我在我的列中使用了2016-02-05 00:00:00的格式，但我只想要日期2016-02-05，所以我将此代码应用于几列： df3a['MA'] = pd.to_datetime(df3a['MA'])
df3a['BA'] = pd.to_datetime(df3a['BA'])
df3a['FF'] = pd.to_datetime(df3a['FF'])
df3a['JJ'] = pd.to_datetim
浏览 37提问于2020-12-17得票数 0
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使用Python在Pandas dataframe中创建周几列
我想将csv文件读入pandas数据帧，将一列日期从字符串格式解析为date对象，然后生成一个表示星期几的新列。
这就是我正在尝试的：
我想要做的是：
import pandas as pd
import csv
df = pd.read_csv('data.csv', parse_dates=['date']))
df['day-of-week'] = df['date'].weekday()
AttributeError: 'Series'
浏览 293提问于2015-05-14得票数 74
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我使用fxcmpy从FXCM下载数据，这是数据的样子：
在索引列中，我只希望有时间没有日期，如何做到这一点。
这是代码：
import fxcmpy
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
con = fxcmpy.fxcmpy(config_file='fxcm.cfg', server='demo')
# To check if the connection is established
if(con.is_connected):
print('Connection
浏览 7提问于2019-11-25得票数 1
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1回答
我试图创建一个日期列表，以添加到Pandas dataframe作为一个新列使用.
df['Surveys_Last_Week'] = list
我以前做过这件事，没有问题。但是，在下面的代码中，我得到了以我想要的格式返回的日期，但是当我将它们添加到列表中时，格式会发生变化，并以datetime.date作为前缀。
2022-05-14
2022-07-09
2022-03-05
2022-03-12
[datetime.date(2022, 5, 14), datetime.date(2022, 7, 9), datetime.date(2022, 3, 5), datet
浏览 2提问于2022-02-12得票数 0
如何将"Wed May 27 07:13:23EDT 2020“格式的对象列转换为pandas dataframe中的datetime？
浏览 20提问于2021-02-11得票数 0
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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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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3回答
我对Python比较陌生(在自学过程中)，所以这是一个相当不错的学习曲线，但我很高兴能掌握它。我在excel中有一组来自实验的数据点，其中一列是时间(格式为00:00:00:000)，第二列是测量参数。
我使用pandas读取excel文档，以便从它生成沿x轴的时间和沿y轴的测量变量的图形。但是，当我绘制数据时，时间列变成了数据点编号(例如00:00:00:000 - 00:05:40:454变成了0- 2000)，我不知道为什么。有没有人能建议一下如何纠正这个问题？
其次，我想制作一个子图，显示y值之间的差异作为时间的函数，基本上是一个梯度来显示变化。有没有一种方法可以很容易地计算出来，并用
浏览 2提问于2018-06-29得票数 0
我有一个包含以下内容的csv文件
Symbol, Date, Unix_Tick, OpenPrice, HighPrice, LowPrice, ClosePrice, volume,
AAPL, 2021-01-04 09:00:00, 1609750800, 133.31, 133.49, 133.02, 133.49, 25000
AAPL, 2021-01-04 09:01:00, 1609750860, 133.49, 133.49, 133.49, 133.49, 700
AAPL, 2021-01-04 09:02:00, 1609750920, 133.6, 133.6, 1
浏览 11提问于2021-05-29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
我创建了一个DatetimeIndex，并希望使用该索引对数据进行重新采样。当我这样做的时候，我得到了一个异常：
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
File "/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/pandas-0.8.1-py2.7-linux-i686.egg/pandas/core/generic.py", line 188, in resample
limit=limit, b
浏览 0提问于2012-10-25得票数 0
1回答
我能够将pandas timestamp类型的numpy数组列转换为int数组：
import numpy as np
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'a': [pd.datetime(2019, 1, 11, 5, 30, 1), pd.datetime(2019, 1, 11, 5, 30, 1), pd.datetime(2019, 1, 11, 5, 30, 1)], 'b': [np.nan, 5.1, 1.6]})
a = df.to_numpy()
a
# array([[Timestamp(&#
浏览 1提问于2019-08-15得票数 0
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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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我使用的是pandas，其中一列是年份和时间结构。就像这样
2017-10-06T00:00:00+00:00
至少在一开始，我想我还没有给它分配过时区。
但是，如果我尝试使用以下命令设置时区
data[datetime] = pd.to_datetime(data[datetime], errors='coerce', yearfirst=True).dt.tz_localize('UTC')
我的问题是，它本来就是“对象”，怎么可能被唤醒呢？如果它是tz感知的，那么它使用的是哪个时区？如果我使用tz_convert，它会改变列中的值吗？
因为我有另一个数据
浏览 0提问于2021-01-30得票数 1
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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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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我想从广播的年份，月，天，小时等数组中创建一个DateTimeIndex。这是相对简单的通过一个列表的理解。
import numpy as np
import pandas as pd
def build_DatetimeIndex(*args):
return pd.DatetimeIndex([pd.datetime(*tup)
for tup in np.broadcast(*args)])
例如：
>>> year = 2012
>>> months = [1, 2, 5, 6]
浏览 0提问于2016-04-22得票数 3
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我正在从数据库中下载3000多只股票的1分钟内价格。每一项记录将有三个组成部分：
(时间、符号、价格)
我想要生成一个pandas.DataFrame，其中行索引是时间，列索引是符号。我的策略是首先构建一个双索引系列，然后将其转换为DataFrame。转换速度很快。但是，将时间(划时代时间)转换为pandas.DatetimeIndex非常慢，通常大约需要15分钟，因为我首先必须将时间转换为"2013-09-23T09:45:00“这样的字符串，然后使用pandas.DatetimeIndex函数。
有更快的方法吗？
浏览 8提问于2013-09-23得票数 2
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大家好，我有一个cvs文件，它每隔一小时包含一个月的数据。在整个月的时间间隔为12:00-3:00时，我需要得到其中一列的平均值。我正在使用pandas.DataFrame来尝试这样做。
我正在使用的数据示例
DateTime current voltage
11/1/2014 12:00 1.122061402 4.058617834
11/1/2014 1:00 1.120534925 4.060912132
11/1/2014 2:00 1.119349897 4.058656072
11/1/2014 3:00 1.118277733 4.060912132
浏览 1提问于2017-02-27得票数 0
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标题说明了一切。下面的伪代码返回以下错误： df = pd.read_sql(query, conn, parse_dates=["datetime"],
index_col="datetime")
df['datetime'] 我得到了： Exception in thread Thread-1:
Traceback (most recent call last):
File "C:\Users\admin\.virtualenvs\EnkiForex-ey09TNOL
浏览 26提问于2019-03-08得票数 1
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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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1回答
我有两只熊猫DataFrames包含的时间序列，必须连接为进一步处理。一个DataFrame包含本地化时间戳，另一个包含时间列中的NaT。连接时，列类型从datetime64[ns]更改为object，这阻碍了进一步的分析。
My goal：保持本地化的时间列，即使在与NaT连接之后也是如此。
示例代码
import pandas as pd
a = pd.DataFrame(
{
'DateTime': pd.date_range(
start='2022-10-10',
periods
浏览 3提问于2022-10-13得票数 1
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我正在使用Pandas处理列表数据。列表数据为 [(datetime.date(1992, 2, 1), 114535.0), (datetime.date(1992, 3, 1), 120025.0), (datetime.date(1992, 4, 1), 124470.0), (datetime.date(1992, 5, 1), 125822.0), (datetime.date(1992, 6, 1), 122834.0)] 我创建标签并使用DataFrame.from_records读取数据 labels = ['date', 'value']
d
浏览 33提问于2019-10-07得票数 1
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我正在为历史学家编写一个脚本，允许他们将来自不同EXCEL表的数据与运行脚本的用户输入的数据进行比较。
用户通常输入的日期如下：
1765-04-05
然后用户的输入在Pandas中转换为DateTime，如下所示：
year=input()
y = pd.to_datetime(year)
这将创建一个<class 'pandas._libs.tslibs.timestamps.Timestamp'>，并可打印为：
Searching for events with exact date 1760-01-01 00:00:00 !
由于没有指示秒、分钟或小时，它们
浏览 2提问于2022-02-23得票数 0
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
2回答
我有一个pandas dataframe，我想将time列转换为datetime格式。
时间
2013年5月30日06:00:41 -0600
import pandas as pd
df.index = pd.to_datetime(df.pop('Time'))
但它总是给出以下error.What代码的问题？:(
AttributeError Traceback (most recent call last)
<ipython-input-124-9219cf10d027> in <module>
浏览 1提问于2013-06-04得票数 2
我正在使用Python/Pandas来操作数据框架。我有一列“月份”(值从1.0到12.0)。现在我想创建另一列“季度”。当我写信的时候-
for x in data['month']:
print ((x-1)//3+1)
我得到了适当的输出，也就是四分之一(1,2,3,4等等)。
但我无法将输出分配给新列。
for x in data['month']:
data['quarter'] = ((x-1)//3 + 1)
这将创建缺失值或“NaN”值的季度列-
我的问题是，为什么我在创建列时失去了价值？
注意:我使用python 3
浏览 1提问于2018-04-02得票数 0
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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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DataFrame将日期作为索引。我需要添加一个列，该列的值应该是days_since_epoch。该值可以用以下公式计算 (date_value - datetime.datetime(1970,1,1)).days 如何为dataframe中的所有行计算此值？ 下面的代码演示了一个示例DataFrame的操作，有没有更好的方法呢？ import pandas as pd
date_range = pd.date_range(start='1/1/1970', end='12/31/2018', freq='D')
df = pd.DataF
浏览 18提问于2019-06-21得票数 1
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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
我试图在我的colab上的数据集中添加空列，但它给了我这个错误。有没有人知道可能的解决方案？ 我的代码。 dataframe["Comp"] = ''
dataframe["Negative"] = ''
dataframe["Neutral"] = ''
dataframe["Positive"] = ''
dataframe 错误消息 TypeError:应为unicode，但已获取pandas._libs.properties.CachedProperty
浏览 205提问于2020-12-09得票数 0
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我正在尝试将ARMA模型与存储在熊猫数据中的时间序列相匹配。dataframe有一个名为"val“的numpy.float64类型值列和一个熊猫时间戳索引。时间戳采用“年度月-日小时:分钟:第二”格式。据我了解，以下代码：
from statsmodels.tsa.arima_model import ARMA
model = ARMA(df["val"], (1,0))
给出错误消息：
ValueError: Given a pandas object and the index does not contain dates
因为我没有正确格式化时间戳。我如何索引我的
浏览 0提问于2016-03-08得票数 4
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