将多级熊猫索引转换为日期时间答案

【问题标题】：Converting multilevel pandas index to datetime将多级熊猫索引转换为日期时间
【发布时间】：2016-06-03 07:23:54
【问题描述】：

我知道了。数据框：

          col_a     col_b  
4 15  69.717679  0.09701  
  16  69.717679  0.09701  
  17  69.717679  0.09701  
  18  69.717679  0.09701  
  19  69.717679  0.09701

它有一个多索引，第一级代表月份 (4)，下一级代表月份中的某天 (1..31)。如何将多级索引转换为日期时间索引？年份值为 2013 年。

我试过了：

pd.to_datetime(df_past.index.levels[1] + df_past.index.levels[0] + 2013, format="%d%m%Y")

但得到错误：

*** ValueError: cannot evaluate a numeric op with unequal lengths

【问题讨论】：

标签： python datetime pandas

【解决方案1】：

要获取索引级别的值，您需要.get_level_values() 而不是.levels：

pd.to_datetime(2013 * 10000 + df_past.index.get_level_values(0) * 100 + 
               df_past.index.get_level_values(1), format="%Y%m%d")

此外，如果将它们添加为整数值，则需要乘以 10000/100 才能获得正确的格式。另一种方法是 astype(str) 每个人，然后只需添加（连接）即可。

【讨论】：

【解决方案2】：

以下列表理解/zip 方法将为您获取日期作为日期时间对象。

import datetime as dt

new_index = [dt.datetime(2013, month, day) 
             for month, day in zip(*[df.index.get_level_values(i) for i in (0, 1)])]

【讨论】：

我认为您的意思是使用datetime.datetime 而不是pd.to_datetime