Question

我有一个DataFrame，其列'timestamp'由datetime个对象组成（YYYY-mm-dd HH：MM：SS）。我想从这些时间戳中提取日期（datetime.date()）并将其设置为0级索引，将时间（datetime.time()）设置为1级索引。

示例：

                   timestamp    value1    value2
index    
    0    2018-01-01 09:00:00        10        20
    1    2018-01-01 09:01:00        11        21
    2    2018-01-02 09:00:00        12        22
    3    2018-01-02 09:01:00        13        23

会变成：

                          value1    value2
date          time
2018-01-01    09:00:00        10        20
              09:01:00        11        21
2018-01-02    09:00:00        12        22
              09:01:00        13        23

Answer 1

选项1
使用drop和set_index

df.set_index([df.timestamp.dt.date, df.timestamp.dt.time]).drop('timestamp', 1)

                      value1  value2
timestamp  timestamp                
2018-01-01 09:00:00       10      20
           09:01:00       11      21
2018-01-02 09:00:00       12      22
           09:01:00       13      23

选项2

d = df.set_index('timestamp')
d.index = [d.index.date, d.index.time]
d

                     value1  value2
2018-01-01 09:00:00      10      20
           09:01:00      11      21
2018-01-02 09:00:00      12      22
           09:01:00      13      23

Answer 2

将set_index与MultiIndex.from_arrays和最后drop原始列一起使用：

mux = pd.MultiIndex.from_arrays([df['timestamp'].dt.date, df['timestamp'].dt.time], 
                                 names=('date','time'))
df = df.set_index(mux).drop('timestamp', 1)

或添加rename_axis：

df = (df.set_index([df['timestamp'].dt.date, df['timestamp'].dt.time])
        .drop('timestamp', 1)
        .rename_axis(('date','time')))

print (df)
                     value1  value2
date       time                    
2018-01-01 09:00:00      10      20
           09:01:00      11      21
2018-01-02 09:00:00      12      22
           09:01:00      13      23

使用datetime对象列将两级索引（索引？）设置为datetime.date（）和datetime.time（）

2 个答案: