Question

我的数据框是这样的：

YearMonth Number of Visitors 
Jan-91    177400
Feb-91    190600
Mar-91    189200
Apr-91    168000
May-91    161400

我想将索引转换为1991-01之类的东西。我尝试使用index.to_datetime但收到错误：

ValueError: day is out of range for month

我的代码如下：

dataC = pd.read_csv('Visitors.csv', index_col='YearMonth', parse_dates=True, dayfirst=True)
dataC.index = dataC.index.to_datetime(dayfirst=True)

我可以实现我的目标吗？

Answer 1

对我来说，解决方案的第一部分为我工作：

import pandas as pd
from io import StringIO

pd.options.display.max_columns = 20

temp="""YearMonth,Number of Visitors
Jan-91,177400
Feb-91,190600
Mar-91,189200
Apr-91,168000
May-91,161400"""
#after testing replace 'pd.compat.StringIO(temp)' to 'Visitors.csv'
dataC = pd.read_csv(StringIO(temp), index_col='YearMonth', parse_dates=True)
print (dataC)
            Number of Visitors
YearMonth                     
1991-01-01              177400
1991-02-01              190600
1991-03-01              189200
1991-04-01              168000
1991-05-01              161400

print (dataC.index)
DatetimeIndex(['1991-01-01', '1991-02-01', '1991-03-01', '1991-04-01',
               '1991-05-01'],
              dtype='datetime64[ns]', name='YearMonth', freq=None)

如果要使用其他格式，一种可能的解决方案是按DataFrame.to_period使用月份：

dataC = dataC.to_period('m')
print (dataC)
           Number of Visitors
YearMonth                    
1991-01                177400
1991-02                190600
1991-03                189200
1991-04                168000
1991-05                161400

print (dataC.index)
PeriodIndex(['1991-01', '1991-02', '1991-03', '1991-04', '1991-05'], 
             dtype='period[M]', name='YearMonth', freq='M')

在您的解决方案中，如果要将索引转换为DatemeIndex，则正确的解决方案是使用format参数的to_datetime：

dataC.index = pd.to_datetime(dataC.index, format='%b-%y')

将索引转换为日期时间索引

1 个答案: