एक पांडस डेटाफ्रेम को एक टाइमरीज़ में कैसे परिवर्तित करें?

Question

मैं इंडेक्स और वैल्यू कॉलम को विभाजित किए बिना डेटाफ्रेम को टाइमसरीज़ में कनवर्ट करने का एक तरीका ढूंढ रहा हूं। कोई विचार? धन्यवाद।

In [20]: import pandas as pd 

In [21]: import numpy as np 

In [22]: dates = pd.date_range('20130101',periods=6) 

In [23]: df = pd.DataFrame(np.random.randn(6,4),index=dates,columns=list('ABCD')) 

In [24]: df 
Out[24]: 
        A   B   C   D 
2013-01-01 -0.119230 1.892838 0.843414 -0.482739 
2013-01-02 1.204884 -0.942299 -0.521808 0.446309 
2013-01-03 1.899832 0.460871 -1.491727 -0.647614 
2013-01-04 1.126043 0.818145 0.159674 -1.490958 
2013-01-05 0.113360 0.190421 -0.618656 0.976943 
2013-01-06 -0.537863 -0.078802 0.197864 -1.414924 

In [25]: pd.Series(df) 
Out[25]: 
0 A 
1 B 
2 C 
3 D 
dtype: object 

Answer 1

यहाँ एक संभावना

[3]: df 

Out[3]: 
        A   B   C   D 
2013-01-01 -0.024362 0.712035 -0.913923 0.755276 
2013-01-02 2.624298 0.285546 0.142265 -0.047871 
2013-01-03 1.315157 -0.333630 0.398759 -1.034859 
2013-01-04 0.713141 -0.109539 0.263706 -0.588048 
2013-01-05 -1.172163 -1.387645 -0.171854 -0.458660 
2013-01-06 -0.192586 0.480023 -0.530907 -0.872709 

In [4]: df.unstack() 
Out[4]: 
A 2013-01-01 -0.024362 
    2013-01-02 2.624298 
    2013-01-03 1.315157 
    2013-01-04 0.713141 
    2013-01-05 -1.172163 
    2013-01-06 -0.192586 
B 2013-01-01 0.712035 
    2013-01-02 0.285546 
    2013-01-03 -0.333630 
    2013-01-04 -0.109539 
    2013-01-05 -1.387645 
    2013-01-06 0.480023 
C 2013-01-01 -0.913923 
    2013-01-02 0.142265 
    2013-01-03 0.398759 
    2013-01-04 0.263706 
    2013-01-05 -0.171854 
    2013-01-06 -0.530907 
D 2013-01-01 0.755276 
    2013-01-02 -0.047871 
    2013-01-03 -1.034859 
    2013-01-04 -0.588048 
    2013-01-05 -0.458660 
    2013-01-06 -0.872709 
dtype: float64 

Answer 2

मैं जानता हूँ कि इस खेल यहाँ लेकिन कुछ बिंदुओं को देर हो चुकी है है।

DataFrame को TimeSeries माना जाता है या नहीं, सूचकांक का प्रकार है। आपके मामले में, आपकी अनुक्रमणिका पहले से ही TimeSeries है, इसलिए आप जाने के लिए अच्छे हैं। सब शांत टुकड़ा करने की क्रिया आप एक pd.timeseries सूचकांक के साथ क्या कर सकते हैं के बारे में अधिक जानकारी के लिए,, http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/timeseries.html#datetime-indexing

अब पर एक नज़र डालें दूसरों को यहाँ आने क्योंकि वे एक स्तंभ 'DateTime' है कि वे एक सूचकांक बनाना चाहते हो सकता है, जिसमें मामला जवाब सरल है

ts = df.set_index('DateTime')