如何将数字列（没有日历日期）转换为日期时间

【问题标题】：How to convert a numeric column (without a calendar date) into datetime如何将数字列（没有日历日期）转换为日期时间
【发布时间】：2019-09-23 09:12:02
【问题描述】：

我正在处理 pandas df 中的时间序列数据，它没有真正的日历日期，但有一个索引值，表示每个值之间的时间间隔相等。我正在尝试将其转换为具有每日或每周频率的日期时间类型。有没有办法在更改类型时保持值相同（例如不设置实际日历日期）？

Index,Col1,Col2

1,6.5,0.7

2,6.2,0.3

3,0.4,2.1

【问题讨论】：

标签： pandas datetime time-series

【解决方案1】：

pd.to_datetime 可以在给定时间单位相对于某个原点时创建日期。默认为 POSIX 源 1970-01-01 00:00:00 和时间（以纳秒为单位）。

import pandas as pd

df['date1'] = pd.to_datetime(df.index, unit='D', origin='2010-01-01')
df['date2'] = pd.to_datetime(df.index, unit='W')

输出：

#       Col1  Col2      date1      date2
#Index                                  
#1       6.5   0.7 2010-01-02 1970-01-08
#2       6.2   0.3 2010-01-03 1970-01-15
#3       0.4   2.1 2010-01-04 1970-01-22

或者，您可以将timedeltas 添加到指定的开始：

pd.to_datetime('2010-01-01') + pd.to_timedelta(df.index, unit='D')

或者将它们保留为timedelta:

pd.to_timedelta(df.index, unit='D')
#TimedeltaIndex(['1 days', '2 days', '3 days'], dtype='timedelta64[ns]', name='Index', freq=None)

【讨论】：