标签:python pandas dataframe datetime-format
我有一个关于将tseries.period.PeriodIndex转换为日期时间的问题.
我有一个DataFrame,如下所示:
colors country time_month 2010-09 xxx xxx 2010-10 xxx xxx 2010-11 xxx xxx ...
time_month是索引.
type(df.index)
回报
class 'pandas.tseries.period.PeriodIndex'
当我尝试使用df进行VAR分析时(http://statsmodels.sourceforge.net/devel/vector_ar.html#vector-autoregressions-tsa-vector-ar),
VAR(mdata)
收益:
Given a pandas object and the index does not contain dates
显然,Period不被认为是日期时间.现在,我的问题是如何将索引(time_month)转换为VAR分析可以使用的日期时间?
df.index = pandas.DatetimeIndex(df.index)
回报
cannot convert Int64Index->DatetimeIndex
谢谢您帮忙!
解决方法:
您可以使用PeriodIndex的to_timestamp方法:
In [25]: pidx = pd.period_range('2012-01-01', periods=10)
In [26]: pidx
Out[26]:
<class 'pandas.tseries.period.PeriodIndex'>
[2012-01-01, ..., 2012-01-10]
Length: 10, Freq: D
In [27]: pidx.to_timestamp()
Out[27]:
<class 'pandas.tseries.index.DatetimeIndex'>
[2012-01-01, ..., 2012-01-10]
Length: 10, Freq: D, Timezone: None
在旧版本的Pandas中,方法是to_datetime
标签:python,pandas,dataframe,datetime-format 来源: https://codeday.me/bug/20190725/1528305.html
本站声明: 1. iCode9 技术分享网(下文简称本站)提供的所有内容,仅供技术学习、探讨和分享; 2. 关于本站的所有留言、评论、转载及引用,纯属内容发起人的个人观点,与本站观点和立场无关; 3. 关于本站的所有言论和文字,纯属内容发起人的个人观点,与本站观点和立场无关; 4. 本站文章均是网友提供,不完全保证技术分享内容的完整性、准确性、时效性、风险性和版权归属;如您发现该文章侵犯了您的权益,可联系我们第一时间进行删除; 5. 本站为非盈利性的个人网站,所有内容不会用来进行牟利,也不会利用任何形式的广告来间接获益,纯粹是为了广大技术爱好者提供技术内容和技术思想的分享性交流网站。