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我的 DataFrame (TradeData) 的索引是字符串格式：

In [30]: TradeData.index
Out[30]: Index(['09/30/2013 : 04:14 PM', '09/30/2013 : 03:53 PM', ... ], dtype=object)

我希望它在日期时间。但转换似乎不起作用：

In [31]: TradeDataIdxd = pd.to_datetime(TradeData.index, format="%m/%d/%Y : %I:%M %p")
Traceback (most recent call last):

File "<ipython-input-31-1191c22cd132>", line 1, in <module>
TradeDataIdxd = pd.to_datetime(TradeData.index, format="%m/%d/%Y : %I:%M %p")

File "C:\WinPython-64bit-3.3.2.3\python-3.3.2.amd64\lib\site-packages\pandas\tseries\tools.py", line 128, in to_datetime
return _convert_listlike(arg, box=box)

File "C:\WinPython-64bit-3.3.2.3\python-3.3.2.amd64\lib\site-packages\pandas\tseries\tools.py", line 104, in _convert_listlike
result = tslib.array_strptime(arg, format)

File "tslib.pyx", line 1137, in pandas.tslib.array_strptime (pandas\tslib.c:18543)

KeyError: 'p'

TradeData.index 的所有元素都不是“p”。任何想法可能是什么问题？提前致谢。

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您可以通过重置索引、通过 map/lambda/strptime 操作系列，然后最后再次设置索引来规避这个 to_datetime 问题。

In [1058]: TradeData.index
Out[1058]: Index([u'09/30/2013 : 04:14 PM', u'09/30/2013 : 03:53 PM', u'09/30/2013 : 03:53 PM'], dtype=object)

In [1059]: index_name = TradeData.index.name

In [1060]: TradeData = TradeData.reset_index()

In [1061]: TradeData[index_name] = TradeData[index_name].map(lambda x: datetime.strptime(x, "%m/%d/%Y
: %I:%M %p"))

In [1062]: TradeData = TradeData.set_index(index_name)

In [1063]: TradeData.index
Out[1063]:
<class 'pandas.tseries.index.DatetimeIndex'>
[2013-09-30 16:14:00, ..., 2013-09-30 15:53:00]
Length: 3, Freq: None, Timezone: None

不是很简洁，但它具有相同的效果。或者，将其打包成一个函数：

def df_index_to_datetime(df, datetime_format):
    index_name = df.index.name
    df = df.reset_index()
    df[index_name] = df[index_name].map(lambda x: datetime.strptime(x, datetime_format))
    df = df.set_index(index_name)
    return df
于 2013-12-09T17:26:10.387 回答
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一个更简单的解决方案是修复字符串，使其符合to_datetime预期......

from pandas import *
ix = Index(['09/30/2013 : 04:14 PM', '09/30/2013 : 03:53 PM'], dtype=object)
to_datetime(ix.to_series().str.replace(': ',''))

09/30/2013 : 04:14 PM   2013-09-30 16:14:00
09/30/2013 : 03:53 PM   2013-09-30 15:53:00
dtype: datetime64[ns]
于 2014-01-29T05:19:08.793 回答