Question

Pandas并不将DatetimeIndex键限制为仅时间戳。为什么会这样，有没有办法进行这种限制？

df = pd.DataFrame({"A":{"2019-01-01":12.0,"2019-01-03":27.0,"2019-01-04":15.0},
                   "B":{"2019-01-01":25.0,"2019-01-03":27.0,"2019-01-04":27.0}}
                 )
df.index = pd.to_datetime(df.index)
df.loc['2010-05-05'] = 1 # string index
df.loc[150] = 1 # integer index
print(df)

我得到以下数据框：

                        A     B
2019-01-01 00:00:00  12.0  25.0
2019-01-03 00:00:00  27.0  27.0
2019-01-04 00:00:00  15.0  27.0
2010-05-05            1.0   1.0
150                   1.0   1.0

我当然不能做

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

由于最后两行而再次。但是我想如果不能添加最后2行则抛出错误。有可能吗？

Answer 1

您对index的类型有一些误解。不是DateTimeIndex的：

>>> df.index
Index([2019-01-01 00:00:00, 2019-01-03 00:00:00, 2019-01-04 00:00:00,
              '2010-05-05',                 150],
      dtype='object')

添加其他类型值后，索引立即成为Object dtype索引。 DateTimeIndex的类型不能超过时间戳，索引的类型已更改。

如果您要删除所有非日期时间的值，可以使用pd.to_datetime和errors='coerce'

df.index = pd.to_datetime(df.index, errors='coerce')

               A     B
2019-01-01  12.0  25.0
2019-01-03  27.0  27.0
2019-01-04  15.0  27.0
2010-05-05   1.0   1.0
NaT          1.0   1.0

要仅访问具有有效Timestamp作为索引的元素，可以使用notnull：

df[df.index.notnull()]

               A     B
2019-01-01  12.0  25.0
2019-01-03  27.0  27.0
2019-01-04  15.0  27.0
2010-05-05   1.0   1.0

Answer 2

您可以检查每个索引是否为pd._libs.tslibs.timestamps.Timestamp实例：

flags = [isinstance(idx, pd._libs.tslibs.timestamps.Timestamp) for idx in df.reset_index()['index']]
df = df[flags]

但是，请注意，您当然可以同时进行pd.to_datetime('2010-05-05')和pd.to_datetime(150)。至少，它们仍然会产生有效的日期时间戳，而不会引发异常/错误/

如何在DatetimeIndex中禁止除时间戳以外的键？

2 个答案: