Преобразование столбца Datetime в DatetimeIndex в pandas

#python #pandas

Вопрос:

Существует так много вопросов, связанных с преобразованием дат в datetimeindex. Мне лично нужен datetimeindex для работы с пакетом Calmap, для которого требуется datetimeindex. После выполнения многих руководств по stackoverflow я не смог изменить свои поля даты на datetimeindex. Вот следующие шаги, которые я предпринял.

 import numpy as np
import pandas as pd
##I also attempted to add parse_dates=["Date'] and Index["Date"] to the pd.read_csv() 
main_data = pd.read_csv('newoutput2.csv', delimiter=",", encoding='cp1252')
main_data =  main_data.set_index(pd.to_datetime(main_data["Date"], format = "%m/%d/%y"))
import calmap
events = pd.Series(main_data.index)
calmap.yearplot(events, year=2020)

##When I run events[0] the output is
##Timestamp('2020-10-05 00:00:00')

Ошибка, которую я получаю после запуска этого кода

 pythonpython38-32libsite-packagescalmap__init__.py in yearplot(data, year, how, vmin, vmax, cmap, fillcolor, linewidth, linecolor, daylabels, dayticks, monthlabels, monthticks, ax, **kwargs)
    141         # Sample by day.
    142         if _pandas_18:
--> 143             by_day = data.resample("D").agg(how)
    144         else:
    145             by_day = data.resample("D", how=how)

TypeError: Only valid with DatetimeIndex, TimedeltaIndex or PeriodIndex, but got an instance of 'RangeIndex'

Независимо от формата, которому я следую, кажется, что он никогда не создает datetimeindex из данных.

Данные здесь

Исходные данные

 Name    Time    Date
FName LName 12:00PM     10/5/20
FName LName 12:00PM     10/5/20
FName LName 12:00PM     10/5/20
FName LName 12:00PM     10/5/20
FName LName 12:00PM     10/5/20
FName LName 12:00PM     10/5/20
FName LName 12:00PM     10/5/20

Если я напечатаю main_data, это будет выглядеть так

     Name    Time    Date
Date            
2020-10-05  FName LName 12:00:00    10/5/20
2020-10-05  FName LName 12:00:00    10/5/20
2020-10-05  FName LName 12:00:00    10/5/20
2020-10-05  FName LName 12:00:00    10/5/20
2020-10-05  FName LName 12:00:00    10/5/20

Ответ №1:

Попробуйте объединить дату и время перед установкой индекса. Use df.column.str.cat(colum1, sep=' ')

печать (df)

      Name     Time     Date
0  FName LName  12:00PM  10/5/20
1  FName LName  12:00PM  10/5/20
2  FName LName  12:00PM  10/5/20
3  FName LName  12:00PM  10/5/20
4  FName LName  12:00PM  10/5/20
5  FName LName  12:00PM  10/5/20
6  FName LName  12:00PM  10/5/20


df['datetime']=pd.to_datetime(df['Date'].str.cat(df.Time, sep=' '))
df.set_index(df['datetime'], inplace=True)
print(df)

            

                      Name     Time     Date            datetime
datetime                                                              
2020-10-05 12:00:00  FName LName  12:00PM  10/5/20 2020-10-05 12:00:00
2020-10-05 12:00:00  FName LName  12:00PM  10/5/20 2020-10-05 12:00:00
2020-10-05 12:00:00  FName LName  12:00PM  10/5/20 2020-10-05 12:00:00
2020-10-05 12:00:00  FName LName  12:00PM  10/5/20 2020-10-05 12:00:00
2020-10-05 12:00:00  FName LName  12:00PM  10/5/20 2020-10-05 12:00:00
2020-10-05 12:00:00  FName LName  12:00PM  10/5/20 2020-10-05 12:00:00
2020-10-05 12:00:00  FName LName  12:00PM  10/5/20 2020-10-05 12:00:00