如何将这一系列数据帧转换为Pandas中的时间序列？

Question

我每天收到这些数据：

2013年1月1日

In [8]: thePrices
Out[8]: 
         ADM7C 77.0 Curncy   ADM7P 76.5 Curncy   AUDUSD Curncy 
PX_ASK                1.36                1.04          0.7724
PX_BID                1.35                1.02          0.7723
PX_LAST               1.35                1.08          0.7724

2013年1月2日

In [8]: thePrices
Out[8]: 
         ADM7C 77.0 Curncy   ADM7P 76.5 Curncy   AUDUSD Curncy 
PX_ASK                1.36                1.04          0.7724
PX_BID                1.34                1.00          0.7723
PX_LAST               1.35                1.03          0.7724

我想以下列形式创建时间序列：

         ADM7C 77.0 Curncy         ADM7P 76.5 Curncy        AUDUSD Curncy
         PX_ASK  PX_BID  PX_LAST   PX_ASK  PX_BID  PX_LAST  PX_ASK  PX_BID  PX_LAST
1/1/2013   1.36    1.04     1.35     1.04    1.04     1.08  0.7724  0.7723   0.7724
1/2/2013   1.36    1.34     1.35     1.04    1.00     1.03  0.7723  0.7723   0.7724

如何露出这个？

编辑：

我想只是告诉我如何做一个，我可以弄清楚如何组合它们。更明确一点，我该怎么做：

         ADM7C 77.0 Curncy   ADM7P 76.5 Curncy   AUDUSD Curncy 
PX_ASK                1.36                1.04          0.7724
PX_BID                1.35                1.02          0.7723
PX_LAST               1.35                1.08          0.7724

对此：

         ADM7C 77.0 Curncy         ADM7P 76.5 Curncy        AUDUSD Curncy
         PX_ASK  PX_BID  PX_LAST   PX_ASK  PX_BID  PX_LAST  PX_ASK  PX_BID  PX_LAST
1/1/2013   1.36    1.04     1.35     1.04    1.04     1.08  0.7724  0.7723   0.7724

Answer 1

如果您有数据框列表，则可以在进行连接时提供密钥作为日期，然后将unstack原始索引提供给列：

pd.concat([df1, df2], keys=['1/1/2013', '1/2/2013']).unstack(level=1)