如何撤消熊猫数据框的时间序列转换？答案

【问题标题】：How can I undo a time series conversion of a pandas dataframe?如何撤消熊猫数据框的时间序列转换？
【发布时间】：2019-05-14 21:38:06
【问题描述】：

我将数据帧的索引设置为时间序列：

new_data.index = pd.DatetimeIndex(new_data.index)}

如何将此时间序列数据转换回原始字符串格式？

【问题讨论】：

标签： python pandas datetime indexing

【解决方案1】：

Pandas 索引对象通常具有与系列可用的方法等效的方法。这里可以使用pd.Index.astype：

df = pd.DataFrame(index=['2018-01-01', '2018-05-15', '2018-12-25'])

df.index = pd.DatetimeIndex(df.index)
# DatetimeIndex(['2018-01-01', '2018-05-15', '2018-12-25'],
#               dtype='datetime64[ns]', freq=None)

df.index = df.index.astype(str)
# Index(['2018-01-01', '2018-05-15', '2018-12-25'], dtype='object')

Pandas 中的注释字符串存储在object dtype 系列中。如果您需要特定格式，这也可以提供：

df.index = df.index.strftime('%d-%b-%Y')
# Index(['01-Jan-2018', '15-May-2018', '25-Dec-2018'], dtype='object')

有关约定，请参阅Python's strftime directives。

【讨论】：