DATEをfloatからdatetimeに変換したい

df = pd.read_csv(‘test.csv', index_col=0, encoding='shift-jis')
df

とコードを打つと、

			A	B	C
DATE       		
20110101.0	20	19	22
20110102.0	10	12	23
20110103.0	11	14	25
20110104.0	15	16	21
20110105.0	12	15	24
20110106.0	18	13	23

とデータフレームが出ました。このDATEインデックスの20110101.0などの値をto_datetimeメソッドに入れて、2011-01-01 00:00 のようにしたいです。

まず、
df["DATE"]　と書いてインデックスの値を取得しようとすると、
KeyError: 'DATE'　と出ました。

dt = pd.to_datetime(df.index)
dt

とすると、

DatetimeIndex(['1970-01-01 00:00:00.020110101',
               '1970-01-01 00:00:00.020110102',
               '1970-01-01 00:00:00.020110103',
               '1970-01-01 00:00:00.020110104',
               '1970-01-01 00:00:00.020110105',
               '1970-01-01 00:00:00.020110106',
               '1970-01-01 00:00:00.020110107',
               '1970-01-01 00:00:00.020110108',
               '1970-01-01 00:00:00.020110109',
               '1970-01-01 00:00:00.020110110',
               …)

と出て、余計な1970-01-01が追加されています。疑問なのですが、なぜ余計な1970-01-01が追加されるのでしょうか？

最終的には、DATEをx軸にして、A・B・Cのそれぞれのカラムごとに１つずつ別々の折れ線グラフで表示させたいです。
どのようにコードを書けば目的のものを作れるでしょうか？

行動規範の内容に同意します

回答1件

ベストアンサー

データの読み込みを

Python
1df = pd.read_csv('test.csv', index_col=0, parse_dates=[0], encoding='shift-jis')

とする事でDatetimeIndexとして読み込めませんでしょうか

to_datetime が動作しないのは Indexが "float型"として扱われているのが原因かと思われます

その場合to_datetime()ではUNIX時間として扱われ、更にデフォルトで単位が'ns'となりますので質問のような結果となります。

【補足】

うまくいかないのであれば、データの形式にあわせて parser を記述するとよいと思います。

（例）DATE行の少数点以下が全て '.0' なのであれば

Python
1my_parser = lambda d: pd.datetime.strptime(d, '%Y%m%d.0')
2df = pd.read_csv('test.csv', index_col=0, parse_dates=[0], date_parser=my_parser, encoding='shift-jis')