在熊貓數據框中設置多級索引更改日期時間

Question

我有一個pandasDataFrame包含一個datetime.date列。當我設置多級索引時，日期列被轉換爲datetime.datetime對象，這在設置單級索引時不會發生。這是正常的行爲嗎？如何定義保持date類型的多級索引？

import datetime 
import pandas as pd 
values = [("a", datetime.date(2015,1,1), 30.),                                 
      ("a", datetime.date(2015,1,2), 25.)]                                 
columns = ["id", "date", "amount"]                            
df = pd.DataFrame(values, columns=columns)                                       
df_single = df.set_index("date") 
df_multi = df.set_index(["id", "date"]) 

這裏是輸出：

print(df_multi.index) 
# MultiIndex(levels=[['a'], [2015-01-01 00:00:00, 2015-01-02 00:00:00]], 
#   labels=[[0, 0], [0, 1]], 
#   names=['id', 'date']) 

print(df_single.index) 
# Index([2015-01-01, 2015-01-02], dtype='object', name='date')  

有關信息，我使用的是以下版本：

• 的Python 3.4.5 |蟒蛇2.3.0
• 熊貓= = 0.19.2

Answer 1

讓我們開始吧與您的第二個問題：

如何定義保持日期類型的多級索引？

解決方法：

是可能的替換索引的一部分。

df_multi.index.set_levels([df['date'].values], level=[1], inplace=True) 

解決方法結果：所以在你的榜樣，運用多指標後，datetime可以用date等取代

>>> print(df_multi.index) 
MultiIndex(levels=[[u'a'], [2015-01-01, 2015-01-02]], 
      labels=[[0, 0], [0, 1]], 
      names=[u'id', u'date']) 

爲什麼？

第一個問題：

這是一種正常的行爲？

嗯，這是正常的，因爲代碼肯定是這樣做的。這種行爲是pandas.core.categorical.Categorical()副作用這最終通過促進date到datetime64：

values = _possibly_infer_to_datetimelike(values, convert_dates=True) 

我不知道，如果你看到的效果是由設計或沒有，但你可以打開一個問題here。