Làm thế nào để chuyển đổi một DataFrame gấu trúc thành một TimeSeries?

Question

Tôi đang tìm cách chuyển đổi một DataFrame thành một TimeSeries mà không chia tách các cột chỉ mục và giá trị. Ý tưởng nào? Cảm ơn.

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

Đây là một khả năng

[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

Tôi biết đây là muộn để các trò chơi ở đây nhưng một vài điểm.

Có hay không DataFrame được coi là TimeSeries là loại chỉ mục. Trong trường hợp của bạn, chỉ mục của bạn đã là TimeSeries, vì vậy bạn nên làm tốt. Để biết thêm thông tin về tất cả các lát cắt mát mẻ bạn có thể làm với chỉ mục pd.timeseries, hãy xem http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/timeseries.html#datetime-indexing

Bây giờ, những người khác có thể đến đây vì họ có cột 'DateTime' rằng họ muốn tạo chỉ mục, trường hợp câu trả lời là đơn giản

ts = df.set_index('DateTime')