pandas 中的索引日期时间列

Question

我在 python 中导入了一个 csv 文件。然后，我将第一列更改为日期时间格式。

datetime                  Bid32    Ask32

2019-01-01 22:06:11.699  1.14587  1.14727  
2019-01-01 22:06:12.634  1.14567  1.14707  
2019-01-01 22:06:13.091  1.14507  1.14647

我看到了三种索引第一列的方法。

df.index = df.datetime
del datetime

或

df.set_index('datetime', inplace=True)

和

df.set_index(pd.DatetimeIndex('datetime'), inplace=True)

我的问题是关于第二种和第三种方式。为什么在某些来源中他们使用 pd.DatetimeIndex() 和 df.set_index()（如第三个代码）而第二个代码就足够了？

Answer 1

如果您不使用 to_datetime() 更改 'datetime' 列：

df = pd.DataFrame(columns=['datetime', 'Bid32', 'Ask32'])
df.loc[0] = ['2019-01-01 22:06:11.699', '1.14587', '1.14727']

df.set_index('datetime', inplace=True)  # option 2
print(type(df.index))

结果： pandas.core.indexes.base.Index

对比

df = pd.DataFrame(columns=['datetime', 'Bid32', 'Ask32'])
df.loc[0] = ['2019-01-01 22:06:11.699', '1.14587', '1.14727']

df.set_index(pd.DatetimeIndex(df['datetime']), inplace=True)  # option 3
print(type(df.index))

结果： pandas.core.indexes.datetimes.DatetimeIndex

所以第三个 pd.DatetimeIndex() 使它成为一个实际的日期时间索引，这就是你想要的。

文档：

pandas.Index

pandas.DatetimeIndex

pandas 中的索引日期时间列

Indexing datetime column in pandas

python

indexing

datetimeindex