从字典列表创建 Pandas 时间序列索引

Question

我正在尝试使用Python中的pandas库进行时间序列分析。 我的数据现在存储为一个字典列表：

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,
},
]

我使用以下命令获取DataFrame：

df = pd.DataFrame(mydata).set_index('date')

但是该索引并没有被识别为DateTimeIndex，而只被识别为对象：

df.index

返回结果：Index([2013-01-01, 2013-01-02, 2013-01-03], dtype='object')

所以，我无法在Pandas中进行一些时间序列操作，例如按月聚合等。当我运行df.index时，我期望得到类似于：

<class 'pandas.tseries.index.DatetimeIndex'>
[2013-01-01, ..., 2013-01-03]
Length: 3, Freq: D, Timezone: None

当我需要索引为 DateTimeIndex 时，如何从列表中创建 DataFrame？

- jirikadlec2

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尝试一下：df.index = pd.to_datetime(df.index) - fast tooth

Answer 1

在Pandas中，DateTimeIndex可能有一些特定要求。例如，它不喜欢datetime.date值。但是，如果您将它们更改为datetime.datetime值，则可以按预期工作。即使是相同的调用签名。

import datetime
import pandas as pd
mydata = [
{
    'date': datetime.datetime(2013, 1, 1),
    'snow_depth': 1.0,
}, {
    'date': datetime.datetime(2013, 1, 2),
    'snow_depth': 2.5,
}, {
    'date': datetime.datetime(2013, 1, 3),
    'snow_depth': 8.0,
},
]

df = pd.DataFrame(mydata).set_index('date')

请确保您正在运行最新版本。 但是，0.11及以下版本在抛出与DateTimeIndex相关的错误方面更加苛刻（且不太有帮助）。

- Matt Merrifield

Answer 2

你也可以直接将索引转换为 DatetimeIndex ：

In [159]: df.index = pd.DatetimeIndex(df.index)

In [160]: df.index
Out[160]: 
<class 'pandas.tseries.index.DatetimeIndex'>
[2013-01-01, ..., 2013-01-03]
Length: 3, Freq: None, Timezone: None

- unutbu

Answer 3

你可以使用pandas.to_datetime()函数将类型自动转换为datetime。查看这个教程：http://pandas.pydata.org/pandas-docs/dev/timeseries.html它对于时间序列分析有许多基本用法。

- fast tooth