重采样Pandas数据帧无效

Question

我尝试使用pandas导入.csv 30分钟时间序列文件，将其重新采样到几小时，但重采样功能无法识别日期时间格式。

1. 使用stackoverflow上找到的脚本导入工作正确。
2. 当我打开Dataframe并双击日期+时间时，它提到我无法编辑时间戳。
3. 当我尝试重新采样DataFrame时，它给出了TypeError：'仅对DatetimeIndex，TimedeltaIndex或PeriodIndex有效，但得到了'RangeIndex'的实例

下面是我目前使用的代码，日期和时间是.csv文件中的分隔列，并由脚本合并为“datetime”。 .csv由8列和5131行组成。

def dateparse(d,t):
    dt = d + " " + t
    return pd.datetime.strptime(dt, '%d/%m/%Y %H:%M:%S')
df = pd.read_csv(infile, parse_dates={'datetime': ['date', 'time']}, date_parser=dateparse)

df.resample('H').mean()

有这个问题的家伙吗？

Answer 1

首先将数据帧的索引设置为datetime列，将其转换为日期时间索引，它应该可以工作。

def dateparse(d,t):
    dt = d + " " + t
    return pd.datetime.strptime(dt, '%d/%m/%Y %H:%M:%S')
df = pd.read_csv(infile, parse_dates={'datetime': ['date', 'time']}, date_parser=dateparse)

df = df.set_index('datetime')
df.index = pd.to_datetime(df.index)
df.resample('H').mean()