如何将日期索引转换为 pandas 中的字符串列

Question

我正在尝试合并我用从 YFinance 收集的数据制作的 Excel table。我已经尝试过合并它们，但显然你不能在索引上合并，这是我尝试过的：

import yfinance
import pandas as pd
Dates=pd.read_csv('r/Example.csv)
Dates.columns = ['Start','End']
Stock = yfinance.Ticker('MSFT')
StockData = Stock.history(period='max')
Dates.merge(StockData, left_on='Start', right_on='Date')

它抛出这个错误：

ValueError: You are trying to merge on object and datetime64[ns] columns. If you wish to proceed you should use pd.concat

我尝试了 pd.concat，但这不是我需要的，我需要 link 将我的 CSV 中的日期与 yfinance 中的日期更新。 yFinance 自动将其 history 数据框的索引设为 'Date' 索引，我需要将该索引设为一列，或者至少是一个字符串，我不知道该怎么做。

Answer 1

这里有几个选项：

要将索引放入列中，您可以使用 StockData.reset_index()
您可以使用 Dates.merge(StockData, left_on='Start', right_index=True) 合并索引 pandas documentation

您需要它们是相同的数据类型。为此，最好使用 Dates['Start'] = pd.to_datetime(Dates['Start']).

将 Dates 中的日期转换为日期时间

如何将日期索引转换为 pandas 中的字符串列

How to convert a date index to string column in pandas

python

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