Python Pandas - 将日期列转换为列索引

Question

我有一个数据表，它是从CSV文件导入到DataFrame中的。

这些数据包含大约10个分类字段、1个月份列（按日期时间格式）和其余的数据系列。

如何将日期列转换为跨越列轴的索引？

- MrHopko

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如果你在调用函数时使用了index_col和parse_dates=True参数，read_csv会自动完成这项任务。 - behzad.nouri

Answer 1

你可以使用set_index函数：

df.set_index('month')

例如：

In [1]: df = pd.DataFrame([[1, datetime(2011,1,1)], [2, datetime(2011,1,2)]], columns=['a', 'b'])

In [2]: df
Out[2]: 
   a                   b
0  1 2011-01-01 00:00:00
1  2 2011-01-02 00:00:00

In [3]: df.set_index('b')
Out[3]: 
            a
b            
2011-01-01  1
2011-01-02  2

- Andy Hayden

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谢谢Andy 我能否设置索引，使日期沿着另一个轴？这样会分组值吗？ - MrHopko

你能给出一个你拥有的DataFrame示例和你想要的吗？我不确定将日期列作为列索引是否有意义...这不会对值进行分组，只是将一个列作为索引。 :) - Andy Hayden

我希望数据排列方式是每一列代表一个月。表格中的每一行代表不同的时间序列。这样说清楚了吗？我想用一个表格来演示，但我不知道如何在这个网站上插入表格。 - MrHopko

一个相关的问题是：如何在分层索引中将项目从一个索引轴转移到另一个索引轴？ - MrHopko

查看文档中的stack()和unstack()。如需更多帮助，请提供更多细节。（插入表格没有特殊技巧 - 只需使用空格即可。） - Dan Allan

将 inplace=True 添加到 set_index 中，否则它不会按预期工作。 - Serhii Kushchenko

Answer 2

我曾经遇到类似的问题，通过使用 reset_index 方法解决了。但是你也可以使用 set_index 或 reset_index 方法：

df_ind = df.set_index(['A', 'B'])

或者

df.reset_index(level=0, inplace=True)

- aysebilgegunduz

Answer 3

如果您事先不知道日期列的名称，并且需要根据数据中的时间序列列自动设置索引

df.set_index((df.select_dtypes(include=[np.datetime64]).columns).tolist())

- Shankar ARUL