我有一个具有多索引的数据框,我想将其转换为date()
索引。
这是我拥有的数据帧类型的示例仿真:
i = pd.date_range('01-01-2016', '01-01-2020')
x = pd.DataFrame(index = i, data=np.random.randint(0, 10, len(i)))
x = x.groupby(by = [x.index.year, x.index.month]).sum()
print(x)
我试图以此将其转换为日期索引:
def to_date(ind):
return pd.to_datetime(str(ind[0]) + '/' + str(ind[1]), format="%Y/%m").date()
# flattening the multiindex to tuples to later reset the index
x.set_axis(x.index.to_flat_index(), axis=0, inplace = True)
x = x.rename(index = to_date)
x.set_axis(pd.DatetimeIndex(x.index), axis=0, inplace=True)
但是它非常慢。我认为问题出在pd.to_datetime(str(ind[0]) + '/' + str(ind[1]), format="%Y/%m").date()
行中。非常感谢您有任何想法可以更快地实现这一目标。
答案 0 :(得分:1)
您可以使用:
x.index=pd.to_datetime([f"{a}-{b}" for a,b in x.index],format='%Y-%m')
print(x)
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2016-01-01 162
2016-02-01 119
2016-03-01 148
2016-04-01 125
2016-05-01 132
2016-06-01 144
2016-07-01 157
2016-08-01 141
2016-09-01 138
2016-10-01 168
2016-11-01 140
2016-12-01 137
2017-01-01 113
2017-02-01 113
2017-03-01 155
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