在熊猫中索引日期时间列

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  

我看到了索引第一列的三种方法。

df.index = df.datetime
del datetime

要么

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

和

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

我的问题是关于第二和第三种方式。 为什么在某些来源中他们将pd.DatetimeIndex()与df.set_index() （如第三代码），而第二代码就足够了？

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

与

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

因此，使用pd.DatetimeIndex()的第三个pd.DatetimeIndex()使它成为实际的日期时间索引，这正是您想要的。

说明文件：

熊猫索引

熊猫.DatetimeIndex