Pandas：将“groupby”输出保存到 csv，列索引和日期时间格式的详细信息丢失

Question

我正在尝试通过 Pandas 将 groupby 操作的输出保存到 csv 文件中。我的 groupby 操作是按变量“ID”分组并对值求和，然后按时间范围（例如按周）对这些求和值重新采样的组合。命令看起来像

tdGroupedWeek = (taxiData.groupby(['Taxi ID', pd.Grouper(freq='W', key='Trip End Timestamp')])
         ['Trip Total']
         .sum()
         .unstack(fill_value=0))

tdGroupedWeek.to_csv('week.csv', sep='\t',  date_format='%Y-%m-%d %H:%M:%S')

保存前，数据框如下所示：

Trip End Timestamp  2013-01-06 00:00:00     2013-01-13 00:00:00     2013-01-20 00:00:00     2013-01-27 00:00:00     2013-02-03 00:00:00     2013-02-10 00:00:00     
Taxi ID                                                                                     
A                       0.0                     0.0                     0.00                    0.00                    0.0                     0.00    
B                       0.0                     0.0                     0.00                    0.00                    0.0                     0.00        
C                       0.0                     0.0                     0.00                    0.00                    0.0                     0.00        
D                       0.0                     0.0                     1181.28                 458.46                  0.0                     687.57 
E                       0.0                     0.0                     0.00                    0.00                    0.0                     0.00    

但是当我重新打开这个 csv 时，数据框似乎丢失了将列索引命名为“Trip End Timestamp”的额外标识符，而且我也无法再次将列名转换为日期时间对象，因为它们是转换为字符串。现在，数据框看起来像：

Taxi ID     2013-01-06 00:00:00     2013-01-13 00:00:00     2013-01-20 00:00:00     2013-01-27 00:00:00     2013-02-03 00:00:00     2013-02-10 00:00:00     
0   A                       0.0                     0.0                 0.00                    0.00                    0.0                     0.00    
1   B                       0.0                     0.0                 0.00                    0.00                    0.0                     0.00    
2   C                       0.0                     0.0                 0.00                    0.00                    0.0                     0.00    
3   D                       0.0                     0.0                 1181.28                 458.46                  0.0                     687.57 
4   E                       0.0                     0.0                 0.00                    0.00                    0.0                     0.00 

有没有办法在编写 csv 时保留该细节；或者有没有办法

1. 将某些列名转换为日期时间对象？

以df.columns[i] 访问特定索引并应用to_datetime 不起作用，因为它返回“索引不支持可变操作”。

1. 再次将标题行重命名为“Trip End Timestamp”？

Answer 1

这并不能回答 csv 上下文中的问题，但以 hdf5 格式保存数据帧实际上保留了多索引以及日期时间对象。