为pandas中的datetime列编制索引

Question

我用python导入了一个csv文件。然后，我将第一列更改为datetime格式。在

datetime                  Bid32    Ask32

2019-01-01 22:06:11.699  1.14587  1.14727  
2019-01-01 22:06:12.634  1.14567  1.14707  
2019-01-01 22:06:13.091  1.14507  1.14647  

我看到了三种索引第一列的方法。在

^{pr2}$

或者

df.set_index('datetime', inplace=True)

以及

df.set_index(pd.DatetimeIndex('datetime'), inplace=True)

我的问题是关于第二和第三种方法。为什么在某些源代码中他们使用pd.DatetimeIndex()和df.set_index()（比如第三个代码），而第二个代码就足够了？在

Answer 1

如果不使用to_datetime()更改“datetime”列：

df = pd.DataFrame(columns=['datetime', 'Bid32', 'Ask32'])
df.loc[0] = ['2019-01-01 22:06:11.699', '1.14587', '1.14727']

df.set_index('datetime', inplace=True)  # option 2
print(type(df.index))

结果： pandas.core.indexes.base.Index

对比

^{pr2}$

结果： pandas.core.indexes.datetimes.DatetimeIndex

所以第三个带有pd.DatetimeIndex()的索引使它成为一个实际的日期时间索引，这正是您想要的。在

文件：

pandas.Index

pandas.DatetimeIndex