我有一个pandas DataFrame df，如：
Typ1 Typ2 Typ3
10 50 60
20 100 80
75 80 20
......等等（一年有8760行，8760小时）。 这意味着，第一行是2012-01-01 00:00:00的值，第二行显示2012-01-01 00:01:00的值，依此类推。
我有两点：
FIRST：
现在，我希望从特定年份的1月1日到12月31日创建Timestemps并将其添加到值之外。 我怎么能管理那个？我尝试使用pd.date_range（），但我只有日期，而不是时间。
第二
最后，从时间流逝来看，我需要在讨论的一年中特定小时的工作日，或者从第一步开始的Timestemp。 但我不知道，我怎么能“导入”这些信息，工作日x，y等小时是什么？！
最后，我的DataFrame应该看起来像（2012年）：
工作日Typ1 Typ2 Typ3
星期日10 50 60
星期日20 100 80
星期日75 80 20
......等到2012年12月31日'星期一'为第8760小时。 （2013年将从星期二开始）
答案 0 :(得分：1)
我相信你想要的是
pd.date_range('2012-01-01','2012-12-31', freq='T')
有关不同的频率选择，请参阅此处http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/timeseries.html#offset-aliases。
将此附加到您的数据框：
df['Timestamp'] = pd.date_range('2012-01-01','2012-12-31', freq='T')
如果您想将其用作索引
df.set_index('Timestamp', inplace=True)
关于你的第二个问题。您可以从时间戳中检索工作日。
x = pd.date_range('2012-01-01','2012-12-31', freq='T')
x.weekday
会给你一个数值为0,1，...，6的数组代表相应的工作日。