我正在从 MongoDB 集合中读取数据
mongo_url = 'mongodb://localhost:27017/db'
client = pymongo.MongoClient(mongo_url)
db = client.db
collection = db.coll
docs = list(collection.find({}, {"Date": 1, "Cost" : 1, "_id" : 0 }).sort("date", pymongo.ASCENDING))
所以我最终得到了存储在文档中的字典列表，形式为
[{u'Date': u'2008-01-01', u'Cost': 8557.0}, {u'Date': u'2008-01-02', u'Cost': 62307.0},.....]
然后我可以从这个
创建一个DataFrame
frame = DataFrame(docs)
形式为
但我希望将 Date 列用作 DatetimeIndex。我一直在以一种非常老套的方式来做这件事，但我知道必须有一种更简洁的方式来做这件事。
frame = frame.set_index(pd.to_datetime(frame['Date']))
此外，如果我检查索引，我发现 freq 不存在，所以我想在创建 DataFrame 时尝试设置每日频率
@jezrael 的回答非常好，所以我只想在这里解释一下哪种方法对我有用。
如果我试试这个
frame = DataFrame(docs)
frame.set_index('Date', inplace=True)
frame.index = pd.DatetimeIndex(frame.index, freq='D')
出于某种原因，我收到以下错误
ValueError: Inferred frequency None from passed dates does notconform to passed frequency D
但另一个建议对我来说很管用。
idx = pd.DatetimeIndex([x['Date'] for x in docs], freq='D')
frame = DataFrame(docs, index=idx)
frame = frame.drop('Date', 1)
最佳答案
如果需要在DataFrame构造函数中创建Datetimindex:
docs = [{u'Date': u'2008-01-01', u'Cost': 8557.0},{u'Date': u'2008-01-02', u'Cost': 62307.0}]
idx = pd.DatetimeIndex([x['Date'] for x in docs], freq='D')
print (idx)
DatetimeIndex(['2008-01-01', '2008-01-02'], dtype='datetime64[ns]', freq='D')
frame = pd.DataFrame(docs, index=idx)
print (frame)
Cost Date
2008-01-01 8557.0 2008-01-01
2008-01-02 62307.0 2008-01-02
print (frame.index)
DatetimeIndex(['2008-01-01', '2008-01-02'], dtype='datetime64[ns]', freq='D')
另一种解决方案，如果在创建DataFrame之后创建DatetimeIndex:
您可以使用 set_index与 DatetimeIndex :
docs = [{u'Date': u'2008-01-01', u'Cost': 8557.0},{u'Date': u'2008-01-02', u'Cost': 62307.0}]
frame = pd.DataFrame(docs)
print (frame)
Cost Date
0 8557.0 2008-01-01
1 62307.0 2008-01-02
frame.set_index('Date', inplace=True)
frame.index = pd.DatetimeIndex(frame.index, freq='D')
print (frame)
Cost
2008-01-01 8557.0
2008-01-02 62307.0
print (frame.index)
DatetimeIndex(['2008-01-01', '2008-01-02'], dtype='datetime64[ns]', freq='D')
如果需要复制Date列到index:
docs = [{u'Date': u'2008-01-01', u'Cost': 8557.0},{u'Date': u'2008-01-02', u'Cost': 62307.0}]
frame = pd.DataFrame(docs)
print (frame)
Cost Date
0 8557.0 2008-01-01
1 62307.0 2008-01-02
frame.set_index(frame.Date, inplace=True)
frame.index = pd.DatetimeIndex(frame.index, freq='D')
print (frame)
Cost Date
2008-01-01 8557.0 2008-01-01
2008-01-02 62307.0 2008-01-02
print (frame.index)
DatetimeIndex(['2008-01-01', '2008-01-02'], dtype='datetime64[ns]', freq='D')
关于python - 使用 MongoDB 列表中的日期字段作为 Pandas DataFrame 中的 DatetimeIndex，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/38010778/
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