pandas reindex DataFrame con oggetti datetime

Question

E 'possibile reindicizzare un panda DataFrame utilizzando una colonna composta da oggetti datetime?

Ho un dataframe df con le seguenti colonne:

Int64Index: 19610 entries, 0 to 19609 
Data columns: 
cntr     19610 non-null values #int 
datflt    19610 non-null values #float 
dtstamp    19610 non-null values #datetime object 
DOYtimestamp   19610 non-null values #float 
dtypes: int64(1), float64(2), object(1) 

posso reindicizzare il df facilmente lungo DOYtimestamp con: df.reindex(index=df.dtstamp) e DOYtimestamp ha i seguenti valori:

>>> df['DOYtimestamp'].values 
    array([ 153.76252315, 153.76253472, 153.7625463 , ..., 153.98945602, 
    153.98946759, 153.98947917]) 

ma' mi piacerebbe reindicizzare il DataFrame lungo dtstamp che è costituito da oggetti datetime in modo da generare timestam differenti ps direttamente dall'indice. La colonna dtstamp ha valori che sembrano:

>>> df['dtstamp'].values 
    array([2012-06-02 18:18:02, 2012-06-02 18:18:03, 2012-06-02 18:18:04, ..., 
    2012-06-02 23:44:49, 2012-06-02 23:44:50, 2012-06-02 23:44:51], 
    dtype=object) 

Quando provo e reindicizzare df lungo dtstamp ottengo il seguente:

>>> df.reindex(index=df.dtstamp) 
    TypeError: can't compare datetime.datetime to long 

Sono solo, non sicuro di quello che ho bisogno di fare ottenere l'indice essere di un tipo datetime. qualche idea?

Answer 1

Sembra che tu non voglia reindex. Un po 'di confusione reindex non è per la definizione di un nuovo indice, esattamente; piuttosto, cerca le righe che hanno gli indici specificati. Quindi, se hai un DataFrame con indice [0, 1, 2], allora un reindex([2, 1, 0]) restituirà le righe in ordine inverso. Fare qualcosa come reindex([8, 9, 10]) non crea un nuovo indice per le righe; piuttosto, restituirà un DataFrame con valori NaN, poiché non ci sono righe con indici 8, 9 o 10.

Sembra che quello che vuoi sia mantenere solo le stesse righe, ma creare un indice totalmente nuovo per loro. Per questo puoi semplicemente assegnare direttamente all'indice. Quindi prova a fare df.index = df['dtstamp'].