Python Pandas：使用日期時間對象列表覆蓋索引

Question

我在標題中有這樣的帶有時間戳的輸入CSV（形成列的時間戳數為幾千）：

頭1，標題2，header3; header4; header5; 2013-12-30CET00：00：00; 2013-12-30CET00：01：00; ...; 2014-00-01CET00：00：00

在Pandas 0.12中，我能夠做到這一點，將字符串時間戳轉換為日期時間對象。 以下代碼剝離了時間戳字符串（ translate() ）中的'CEST'，將其讀取為日期時間（ strptime() ），然后將其本地化為正確的時區（ localize() ）[這種方法的原因是因為至少在我使用的版本中，CEST未被認為是時區]。

DF = pd.read_csv('some_csv.csv',sep=';')
transtable = string.maketrans(string.uppercase,' '*len(string.uppercase))
tz = pytz.country_timezones('nl')[0]
timestamps = DF.columns[5:]
timestamps = map(lambda x:x.translate(transtable), timestamps)
timestamps = map(lambda x:datetime.datetime.strptime(x, '%Y-%m-%d %H:%M:%S'), timestamps)
timestamps = map(lambda x: pytz.timezone(tz).localize(x), timestamps)
DF.columns[5:] = timestamps

但是，我的下游代碼要求我在0.16上運行pandas 0.16，但是在上述代碼片段的最后一行中，使用上述代碼會出現此錯誤：

*** TypeError：索引不支持可變操作

我正在尋找一種用datetime對象覆蓋索引的方法。 使用方法to_datetime()對我不起作用，返回：

*** ValueError：未知的字符串格式

我有一些后續代碼可以復制然后刪除該數據幀中的數據的前幾列（所有的'header1; header2，header3'僅保留時間戳。其目的是進行轉置，並根據時間戳進行索引。

所以，我的問題是：

或者：如何用日期時間覆蓋一系列列名，以便我可以傳遞一組預先安排的時間戳，熊貓可以在隨后的代碼中將它們識別為時間戳（在pandas v0.16中），或者：任何其他達到相同效果的建議。

我已經研究過set_index() ， replace() ， to_datetime()和reindex()以及其他一些方法，但似乎無法實現這種覆蓋。 希望這很容易做到，而我只是想念一些東西。

TIA

Answer 1

我最終通過以下方法解決了這個問題：

問題是我有數千個帶有時間戳的列標題，而我不能直接解析為datetime對象。

因此，為了合並這些時間戳記對象，我添加了一個名為“ Time”的新列，然后在其中添加了datetime對象，然后將索引設置為新列（我省略了清除其他行的代碼頭數據，通過drop()方法：

    DF = DF.transpose()  
    DF['Time'] = timestamps 
    DF = DF.set_index('Time') 

簡介：如果您的標頭中有一個帶有一組時間戳的CSV文件，則無法解析； 一種解決方法是分別解析它們，將新的Time列中包含正確的datetime對象，然后根據新列set_index() 。