從開始日期和時間開始的python / pandas，創建日期時間索引

Question

目前，我有一個如下數據框：

df = 
     Open    High     Low   Close  TotalVolume
0  113.40  113.54  113.40  113.54         7237
1  113.54  113.58  113.52  113.57        10099
2  113.59  113.81  113.52  113.78        13827
3  113.76  113.94  113.75  113.92        16129
4  113.91  114.01  113.88  113.97        27052
5  113.97  114.11  113.92  114.01        24925
6  114.00  114.15  113.99  114.04        13461
7  114.06  114.14  113.94  113.94        10702
8  113.92  113.99  113.86  113.99         5538
9  113.96  113.96  113.85  113.86        14000

它不一定必須是日期時間索引，但我覺得這將是最簡單的。 從這個我有一個變量startDate遵循這種格式startDate = "03-20-2018t14:00"

由此，這是微小的數據，並且要運行其他程序，格式必須遵循此規則，但這是我希望得到的最終結果：

updated_df =
Date          Time     Open    High     Low   Close  TotalVolume
03/20/2018   14:00   113.40  113.54  113.40  113.54         7237
03/20/2018   14:01   113.54  113.58  113.52  113.57        10099
03/20/2018   14:02   113.59  113.81  113.52  113.78        13827
03/20/2018   14:03   113.76  113.94  113.75  113.92        16129
03/20/2018   14:04   113.91  114.01  113.88  113.97        27052
03/20/2018   14:05   113.97  114.11  113.92  114.01        24925
03/20/2018   14:06   114.00  114.15  113.99  114.04        13461
03/20/2018   14:07   114.06  114.14  113.94  113.94        10702
03/20/2018   14:08   113.92  113.99  113.86  113.99         5538
03/20/2018   14:09   113.96  113.96  113.85  113.86        14000

Answer 1

您需要將pandas.date_range（）與start ， periods和freq參數一起使用。

df['datetime'] = pd.date_range(start='03-20-2018t14:00', periods=len(df), freq="1min")

或者，如果希望它們分開，則可以從DatetimeIndex提取date和time ，如下所示：

datetime_col = pd.date_range(start='03-20-2018t14:00', periods=len(df), freq="1min")
df['Date'] = datetime_col.date
df['Time'] = datetime_col.time

請參閱文檔以獲取詳細信息。

輸出：

         Date      Time    Open    High     Low   Close  TotalVolume
0  2018-03-20  14:00:00  113.40  113.54  113.40  113.54         7237
1  2018-03-20  14:01:00  113.54  113.58  113.52  113.57        10099
2  2018-03-20  14:02:00  113.59  113.81  113.52  113.78        13827
3  2018-03-20  14:03:00  113.76  113.94  113.75  113.92        16129
4  2018-03-20  14:04:00  113.91  114.01  113.88  113.97        27052
5  2018-03-20  14:05:00  113.97  114.11  113.92  114.01        24925
6  2018-03-20  14:06:00  114.00  114.15  113.99  114.04        13461
7  2018-03-20  14:07:00  114.06  114.14  113.94  113.94        10702
8  2018-03-20  14:08:00  113.92  113.99  113.86  113.99         5538
9  2018-03-20  14:09:00  113.96  113.96  113.85  113.86        14000