Q&A
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？
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。
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。
回答1件
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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
投稿2021/04/30 15:23
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