У меня эти данные загружены из CSV.Как переписать дату столбца, загруженного из CSV с помощью панд?
Date X Y Z
0 2015-11-30 20:23:05.556 281.764900 -43.895060 8.714666
1 2015-11-30 20:23:05.757 192.519990 -44.636436 1.720552
2 2015-11-30 20:23:05.958 149.030600 -45.098050 1.958352
3 2015-11-30 20:23:06.171 140.707600 -44.622448 1.510729
4 2015-11-30 20:23:06.366 139.154890 -45.154003 4.783974
5 2015-11-30 20:23:06.564 138.875140 -44.790306 2.266093
6 2015-11-30 20:23:06.766 138.357570 -44.048930 4.210457
7 2015-11-30 20:23:06.967 136.846830 -45.909367 -2.196152
8 2015-11-30 20:23:07.168 137.322430 -45.126026 0.139882
9 2015-11-30 20:23:07.369 137.322430 -45.349840 0.587506
10 2015-11-30 20:23:07.573 132.552460 -48.455223 5.259574
dtypes
The колонны таково:
Date datetime64[ns]
X float64
Y float64
Z float64
dtype: object
Я хотел бы ресэмплировать Date
колонки, например до ста миллисекунд. Я пытался использовать
something.unstack().Date.resample('100L').Date.stack()
но написал только перепутать
TypeError: Only valid with DatetimeIndex, TimedeltaIndex or PeriodIndex
Вы знаете, как это сделать?
Каковы типы ваших столбцов? также если вы прочитали это при использовании 'read_csv', вы могли бы разобрать столбец как дату и установить его как индекс:' df = pd.read_csv (file_path, parse_dates = [0], indexcol = [0]) 'и затем вызвал 'resample' на нем – EdChum
Я отредактировал dtypes. Но у меня есть столбец как дата, так что проблема в другом месте. –
Вы можете изменить только с помощью datetimeindex, поэтому вам нужно вызвать set_index с столбцом даты – EdChum