Comment ajouter/soustraire l'heure (heures, minutes, etc.) à partir d'une Pandas DataFrame.Index dont les objets sont de type datetime.de temps?

J'ai un DataFrame qui est l'indice est juste datetime.le temps et il n'y a pas de méthode dans DataFrame.Index et datetime.temps de passer le temps. datetime.le temps a remplacer, mais qui ne fonctionnera que sur des éléments individuels de la Série?

Voici un exemple de l'indice utilisé:

In[526]:  dfa.index[:5]
Out[526]: Index([21:12:19, 21:12:20, 21:12:21, 21:12:21, 21:12:22], dtype='object')

In[527]:  type(dfa.index[0])
Out[527]: datetime.time
stackoverflow.com/questions/19820280/...
Qu'est-ce que la sortie de type(df.index)?
les pandas.de base.index.Indice, mais si j'type(df.index[0]) qui est de type datetime.temps.
Faire usage de pandas.Timestamp() pour convertir votre index actuel à un horodatage de l'index, puis faire ce que vous voulez avec elle.

OriginalL'auteur DreamAwake | 2015-03-10

  1. 25

    Liam lien ressemble beaucoup, mais aussi consultez pandas.Timedelta - dirait qu'il joue bien avec NumPy et Python est temps deltas.

    https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/timedeltas.html

    pd.date_range('2014-01-01', periods=10) + pd.Timedelta(days=1)
    À l'aide de df.index + pd.Timedelta(heures=12) me donne l'erreur "TypeError: unsupported operand type(s) for +: 'numpy.ndarray " et "Timedelta'". L'indice lui-même est des pandas.de base.index.Indice, mais chaque valeur est une valeur de type datetime.le temps qui en quelque sorte interfère avec la tshift() la méthode comme Timedelta ajouts.
    Voir Mostafa commentaire de votre question initiale ré. la conversion à Timestamps.
    êtes-vous les gars vraiment en mesure de prendre une série ou d'un indice de type datetime.valeurs de temps et de les convertir directement avec les pandas.Timestamp() ou même avec la méthode .to_timestamp() ? Ces seulement de générer des erreurs pour moi. J'envisage de rejoindre le datetime.de temps à une date et formant un DatetimeIndex d'emblée mais ce n'est pas optimal puisque mon dataset, seuls les journaux de l'époque.
    S'il vous plaît poster un exemple de l'index que vous utilisez.
    Posté. Laissez-moi savoir si vous avez besoin de plus de détails. Merci pour l'aide!

    OriginalL'auteur

  2. 0

    Cette une a fonctionné pour moi:

    >> print(df)
                          TotalVolume  Symbol
2016-04-15 09:00:00       108400       2802.T
2016-04-15 09:05:00       50300        2802.T

>> print(cur_df.set_index(pd.to_datetime(cur_df.index.values) - datetime(2016, 4, 15)))

             TotalVolume  Symbol
09:00:00     108400       2802.T
09:05:00     50300        2802.T

    OriginalL'auteur