Question

当我创建一个带有date_range（）的DatetimeIndex对象，并将datelabel的列表提供给loc [[]]时，返回错误。我从未对loc中的indexlabel列表有任何问题。简单的代码示例（Jupyter Notebook中的python 3）：

import pandas as pd
import numpy as np

#Create DatetimeIndex with date_range()
dates=pd.date_range(start="2020-01-01", end="2020-01-10", freq="D", name="datum")

#Check type and dtype: all OK
display(dates.dtype)
display(type(dates))
display(np.dtype('datetime64[ns]') == np.dtype('<M8[ns]'))#returns True on my machine

#create Serie s and DataFrame df with data in 'values' column
values=[100,200,300,400,500,600,700,800,900,1000]
s=pd.Series(data=values,index=dates)
#df=s.to_frame(name="values")# create df from Series s works fine too
df=pd.DataFrame(data=values, index=dates,columns=["values"])

#display some loc() and iloc() extractions: all OK
display(s,
        df,
        df.loc["2020-01-08"],
        df.iloc[[2,8]],
        df.loc["2020-01-02":"2020-01-08"])

到目前为止一切顺利。但是，当我尝试使用indexlabels列表进行提取时：

df.loc[['2020-01-02','2020-01-08']]

错误： KeyError：“ [Index（[（''2020-01-03'，'2020-01-03'）]，dtype ='object'，name ='datum'）都不存在]返回[index]中的。似乎dtype已从DatetimeIndex对象更改为Object（= str）？我在stackoverflow上找到了解决方法：

df.loc[pd.to_datetime(["2020-01-02","2020-01-08"])

，但随后删除索引列名称“ datum”。为了重新获得列名，我将df.loc [....]分配给了一个变量，然后使用index属性重新输入了该名称。因此，完整的解决方法是：

var=df.loc[pd.to_datetime(["2020-01-02","2020-01-08"])] var.index.name="datum" var

在我看来，这似乎与loc [[]]与其他索引标签的工作方式不一致。我想念什么吗？

将loc与DatetimeIndex中的列表一起使用会返回错误

0 个答案: