Question

我有一个关于将tseries.period.PeriodIndex转换为日期时间的问题。

我有一个如下所示的DataFrame：

               colors      country
time_month 

2010-09         xxx        xxx
2010-10         xxx        xxx
2010-11         xxx        xxx
...

time_month是索引。

type(df.index)

返回

class 'pandas.tseries.period.PeriodIndex'

当我尝试将df用于VAR分析（http://statsmodels.sourceforge.net/devel/vector_ar.html#vector-autoregressions-tsa-vector-ar）时，

VAR(mdata)

返回：

Given a pandas object and the index does not contain dates

显然，Period不被视为日期时间。现在，我的问题是如何将索引（time_month）转换为VAR分析可以使用的日期时间？

df.index = pandas.DatetimeIndex(df.index)

返回

cannot convert Int64Index->DatetimeIndex

感谢您的帮助！

Answer 1

您可以使用PeriodIndex的to_timestamp方法：

In [25]: pidx = pd.period_range('2012-01-01', periods=10)

In [26]: pidx
Out[26]:
<class 'pandas.tseries.period.PeriodIndex'>
[2012-01-01, ..., 2012-01-10]
Length: 10, Freq: D

In [27]: pidx.to_timestamp()
Out[27]:
<class 'pandas.tseries.index.DatetimeIndex'>
[2012-01-01, ..., 2012-01-10]
Length: 10, Freq: D, Timezone: None

在旧版本的Pandas中，方法为to_datetime

Answer 2

您还可以使用以下命令获得完全相同的结果。

idx.astype('datetime64[ns]')

要转换回句点，您可以执行以下操作：

 idx.to_period(freq='D')

将PeriodIndex转换为DateTimeIndex？

2 个答案: