python　データフレームについて

pythonの質問です。

2021.04.01,00:00,
2021.04.01,00:01,
2021.04.01,00:02,
2021.04.01,00:03,
2021.04.01,00:05,
…

といったCSVファイルがあり、
データフレームのindexをdatetime型で一体となったものにしたいです。
（イメージ⇒2021-04-01 00:00:00,）

CSVファイルをデータフレームにすると2021.04.01と00:00が分かれるので、
dataM1.index= pd.to_datetime(dataM1.index)
（dataM1はデータフレーム名です。）
と、
dataM1['A']= pd.to_datetime(dataM1['A'])
（Aは時刻のカラム名です。）
で同じデータ型に変更し組み合わせようとしたのですが、
dataM1['A']= pd.to_datetime(dataM1['A']) の処理を行うと、
時刻に今日の日付が付与されてしまい、いまくいきません、、

詳しい方、ご教示頂けないでしょうか。

よろしくお願いします。

ppaul

2021/04/30 14:50

これをindexにするとvaluesがなくなりますがそれで良いのですか？

y_masa.teratail

2021/04/30 16:40

回答、ありがとうございます！シリーズにして時刻のAの列を加える、という方法があるのですね。勉強になりましたm(_ _)m 差し支えなければ、valuesがなくなる、とはどういったことか教えて頂くことはできますでしょうか。 python valuesと調べると、辞書型のvalues()がヒットするのですが、このメソッドのことを指摘頂いたのでしょうか。宜しくお願いします。

行動規範の内容に同意します

回答1件

ベストアンサー

ちょっとわかりにくいですが、以下のようにやって、あとは不必要なものはdropしてください。

python
1>>> print(dataM1)
2                A   B
32021.04.01  00:00 NaN
42021.04.01  00:01 NaN
52021.04.01  00:02 NaN
62021.04.01  00:03 NaN
72021.04.01  00:05 NaN
8>>> dataM1.index = pd.to_datetime(pd.Series(dataM1.index)+' '+dataM1.reset_index()['A'])
9>>> print(dataM1)
10                         A   B
112021-04-01 00:00:00  00:00 NaN
122021-04-01 00:01:00  00:01 NaN
132021-04-01 00:02:00  00:02 NaN
142021-04-01 00:03:00  00:03 NaN
152021-04-01 00:05:00  00:05 NaN