Ho una tabella di dati importati da un file CSV in un DataFrame.Panda Python - Data Colonna Indice indice
I dati contengono circa 10 campi categoriali, una colonna di 1 mese (in formato data e ora) e il resto sono serie di dati.
Come si converte la colonna della data in un indice attraverso l'asse della colonna?
È possibile utilizzare set_index:
df.set_index('month')
Ad esempio:
In [1]: df = pd.DataFrame([[1, datetime(2011,1,1)], [2, datetime(2011,1,2)]], columns=['a', 'b'])
In [2]: df
Out[2]:
a b
0 1 2011-01-01 00:00:00
1 2 2011-01-02 00:00:00
In [3]: df.set_index('b')
Out[3]:
a
b
2011-01-01 1
2011-01-02 2
Grazie Andy Posso impostare l'indice in modo che la data sia lungo l'altro asse? Questo gruppo raggrupperà i valori? – MrHopko
Puoi dare un esempio di DataFrame che hai e cosa vuoi? Non sono sicuro di come sia ragionevole fare una colonna di date come indice di colonne ... Non raggrupperà i valori, questo rende una colonna l'indice. :) –
Desidero che i dati siano disposti in modo che ogni colonna rappresenti 1 mese. Ogni riga nella tabella rappresenta una serie temporale diversa. Ha senso? Vorrei dimostrare con un tavolo ma non ho idea di come inserire una tabella su questo sito. – MrHopko
ho avuto problema simile che ho appena risolto da reset_index. Ma è possibile utilizzare sia set_index o reset_index:
ind_df=df.set_index(['A', 'B'])
df.reset_index(level=0, inplace=True)
Se non si conosce il nome della colonna della data prima del tempo e la necessità di impostare automaticamente l'indice in base alla colonna serie temporali in i dati
df.set_index((df.select_dtypes(include=[np.datetime64]).columns).tolist())
[read_csv] (http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/generated/pandas.io.parsers.read_csv.html) fa questo da solo se si richiama la funzione con il 'index_col' e' parse_dates = True' –