Python Pandas DataFrame to_timestamp方法用法及代码示例

例子

基本用法

考虑以下 DataFrame ：

index_period = pd.PeriodIndex(["2020-12-25"], freq="D")
df = pd.DataFrame({"A":[2]}, index=index_period)
df



            A
2020-12-25  2

这里， df 的索引是 PeriodIndex 类型：

df.index



PeriodIndex(['2020-12-25'], dtype='period[D]', freq='D')

要将索引从 PeriodIndex 转换为 DatetimeIndex ：

df_converted = df.to_timestamp()
df_converted



            A
2020-12-25  2

现在，检查转换后的索引的类型：

df_converted.index



DatetimeIndex(['2020-12-25'], dtype='datetime64[ns]', freq=None)

我们看到 df_converted 的索引现在是 DatetimeIndex 。

指定频率

考虑以下带有 PeriodIndex 的 DataFrame ：

index_period = pd.PeriodIndex(["2020-12-25","2020-12-26","2020-12-27"], freq="D")
df = pd.DataFrame({"A":[2,3,4]}, index=index_period)
df



             A
2020-12-25   2
2020-12-26   3
2020-12-27   4

假设我们想删除有关日单位的信息。我们可以使用 freq 参数来执行此操作，如下所示：

df_converted = df.to_timestamp(freq="M")
df_converted



            A
2020-12-31  2
2020-12-31  3
2020-12-31  4

现在，所有日单位都设置为月底 (31)。

作为参考，这是 df_converted 的索引：

df_converted.index



DatetimeIndex(['2020-12-31', '2020-12-31', '2020-12-31'], dtype='datetime64[ns]', freq=None)

指定如何

考虑以下 DataFrame ：

index_period = pd.PeriodIndex(["2020-12-25"], freq="D")
df = pd.DataFrame({"A":[2]}, index=index_period)
df



            A
2020-12-25  2

默认情况下， how="s" ，这意味着使用周期的开始：

df.to_timestamp(how="s")



            A
2020-12-25  2

要使用句点结尾，请设置 how="e" ：

df.to_timestamp(how="e")



                               A
2020-12-25 23:59:59.999999999  2