Question

我有一个熊猫数据框，其索引从1开始。我一直将其视为时间序列，因为我的问题实际上涉及从分钟1开始计算的分钟数，因此非常方便。但是，现在我需要将索引转换为DateTime才能实现一些statsmodels。

如果到目前为止我不想重新定义整个工作，该怎么办？

我尝试过

df.index = pd.to_datetime(pd.index)

但这始于1970-01-01 00：00：00.000000001。我想从“ 00:01:00”开始，每增加1分钟，有什么建议吗？

Answer 1

使用to_timedelta传递unit='m'（持续数分钟）作为参数。

df = pd.DataFrame({'A': ['x'] * 10})

df.index = pd.to_timedelta(pd.RangeIndex(1, len(df)+1), unit='m')
df    
          A
00:01:00  x
00:02:00  x
00:03:00  x
00:04:00  x
00:05:00  x
00:06:00  x
00:07:00  x
00:08:00  x
00:09:00  x
00:10:00  x

如果索引单调增加，则可以将上面的表达式简化为

df.index = pd.to_timedelta(df.index+1, unit='m')
df    
          A
00:01:00  x
00:02:00  x
00:03:00  x
00:04:00  x
00:05:00  x
00:06:00  x
00:07:00  x
00:08:00  x
00:09:00  x
00:10:00  x

将熊猫数据框的标准整数索引更改为日期时间索引，从第1分钟开始增加1分钟

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