Question

我在标题中有一个带有时间戳的输入CSV（形成列的时间戳数量是几千）：

头1; HEADER2; header3; header4; header5; 2013-12-30CET00：00：00; 2013-12-30CET00：01：00; ...; 2014-00-01CET00：00：00

在Pandas 0.12中我能够做到这一点，将字符串时间戳转换为datetime对象。以下代码删除时间戳字符串（translate()）中的“CEST”，将其作为日期时间（strptime()）读取，然后将其本地化为正确的时区（localize()）[这种方法的原因是因为，至少我使用的版本，CEST并未被识别为时区]。

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，我的下游代码要求我跑掉大熊猫0.16 在0.16上运行时，我在上面代码片段的最后一行用上面的代码得到了这个错误：

*** TypeError：索引不支持可变操作

我正在寻找一种用datetime对象覆盖索引的方法。使用方法to_datetime()对我不起作用，返回：

*** ValueError：未知的字符串格式

我有一些后续代码复制，然后删除此数据帧中的前几列数据（所有'header1; header2，header3'只留下时间戳。目的是转置，并按时间戳索引。

所以，我的问题：

或者：如何用日期时间覆盖一系列列名，这样我就可以传递一组预先安排的时间戳，这些时间戳可以将pandas识别为后续代码中的时间戳（在pandas v0.16中）要么：任何其他可以达到同样效果的建议。

我已经探索过set_index()，replace()，to_datetime()和reindex()以及其他一些人，但似乎没有能够实现此覆盖。希望这很简单，我只是遗漏了一些东西。

TIA

Answer 1

我最终通过以下方式解决了这个问题：

问题是我有几千个带有时间戳的列标题，我无法直接解析为datetime对象。

因此，为了将这些时间戳对象合并，我添加了一个名为＆＃39; Time＆＃39;的新列，然后在其中包含了datetime对象，然后将索引设置为新列（I＆＃39;通过drop()方法删除代码，其中我清除了其他标题数据的行：

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

摘要：如果您的标头中有一组带有一组无法解析的时间戳的CSV;解决这个问题的方法是单独解析它们，包含在具有正确日期时间对象的新时间列中，然后基于新列包含set_index()。

Python Pandas：使用日期时间对象列表覆盖索引

1 个答案: