是否将Python Pandas中的列名从DateTime对象更改为字符串?
问题描述
下面是this recipe。我‘透视’了一个数据帧,如下所示:
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2015-02-20 14:00:00 1200.1
2015-02-20 14:10:00 1199.8
2015-02-21 14:00:00 1199.3
2015-02-21 14:10:00 1199.0
2015-02-22 14:00:00 1198.4
2015-02-22 14:10:00 1199.7
并将其转换为:
14:00 14:10
2015-02-20 1200.1 1199.8
2015-02-21 1199.3 1199.0
2015-02-22 1198.4 1199.7
但是,现在我想在列之间进行简单的计算,如下所示:
df['Chg'] = df['14:10:00'] - df['14:00:00']
我收到KeyError,因为"透视"之后列名是datetime.time数据。
In [1]: df_pivot.columns.tolist()
Out [2]:
[datetime.time(14, 0),
datetime.time(14, 10)]
如何修改透视的数据帧,以便可以在列之间进行简单的计算。我猜这意味着将列名的格式从datetime.time更改为str。
解决方案
您可以将列名转换为如下字符串:
df.columns =df.columns.map(lambda t: t.strftime('%H:%M'))
或使用rename
:
df.rename(columns =lambda t: t.strftime('%H:%M'), inplace=True)
然后为它们编制索引:
df['14:00']
退货:
2015-02-20 2399.9
2015-02-21 NaN
2015-02-22 NaN
Name: 14:00, dtype: float64
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