pandas 将np datetime64列转换为panda DatetimeIndex，并正确设置频率属性

bzzcjhmw 于 2023-01-04 发布在其他

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复制我的数据：

import numpy as np
import pandas as pd
dts = ['2016-01-01', '2016-02-01', '2016-03-01', '2016-04-01',
               '2016-05-01', '2016-06-01', '2016-07-01', '2016-08-01',
               '2016-09-01', '2016-10-01', '2016-11-01', '2016-12-01',
               '2017-01-01', '2017-02-01', '2017-03-01', '2017-04-01']

my_df = pd.DataFrame({'col1': range(len(dts)), 'month_beginning': dts})#, dtype={'month_beginning': np.datetime64})
my_df['month_beginning'] = my_df.month_beginning.astype(np.datetime64)

我需要将month_beginning设置为日期时间索引，特别是我需要将frequency属性正确设置为monthly
以下是我迄今为止尝试过的方法，以及它们是如何不起作用的：

初次尝试

my_df = my_df.set_index('month_beginning')

...然而，在执行上述操作之后，my_df.index显示一个日期时间索引，但带有freq=None。

第二次尝试

dt_idx = pd.DatetimeIndex(my_df.month_beginning, freq='M')

......但这会引发以下错误：

ValueError: Inferred frequency MS from passed values does not conform to passed frequency M

...这是特别令人困惑的我，因为可以检查我的数据以上，我的dts/month-beginning系列实际上是每月，并没有错过任何月份...

pandas

来源：https://stackoverflow.com/questions/74985970/convert-np-datetime64-column-to-pandas-datetimeindex-with-frequency-attribute-se

1条答案

按热度按时间

pvabu6sv1#

可以使用asfreq将时间序列转换为指定的频率：

import pandas as pd

dts = ['2016-01-01', '2016-02-01', '2016-03-01', '2016-04-01',
       '2016-05-01', '2016-06-01', '2016-07-01', '2016-08-01',
       '2016-09-01', '2016-10-01', '2016-11-01', '2016-12-01',
       '2017-01-01', '2017-02-01', '2017-03-01', '2017-04-01']

df = pd.DataFrame({'col1': range(len(dts)), 'month_beginning': dts})
df['month_beginning'] = pd.to_datetime(df['month_beginning'])

df.index = df['month_beginning'] 
df = df.asfreq("MS")

df.index
DatetimeIndex(['2016-01-01', '2016-02-01', '2016-03-01', '2016-04-01',
               '2016-05-01', '2016-06-01', '2016-07-01', '2016-08-01',
               '2016-09-01', '2016-10-01', '2016-11-01', '2016-12-01',
               '2017-01-01', '2017-02-01', '2017-03-01', '2017-04-01'],
              dtype='datetime64[ns]', name='month_beginning', freq='MS')

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