熊貓：調用df.loc []選自pd.datetime的索引

Question

說我有一個DF如下：

a=pd.DataFrame([[1,3]]*3,columns=['a','b'],index=['5/4/2017','5/6/2017','5/8/2017'])  
a.index=pd.to_datetime(a.index,format='%m/%d/%Y') 

類型的df.index的現在是

<class 'pandas.core.indexes.datetimes.DatetimeIndex'> 

當我們嘗試根據類型pd.datetime的索引調用一行數據時，可以根據日期的字符串格式調用該值，而不是輸入日期時間對象。在上述情況下，如果我想呼籲2017年5月4日的數據行，我可以簡單地輸入的日期字符串格式的.loc如下：

print(a.loc['5/4/2017']) 

而且我們也不需要輸入DateTime對象

print(a.loc[pd.datetime(2017,5,4)] 

我的問題是，要求根據日期的字符串格式從.loc僞數據時，如何大熊貓知道我的日期字符串格式如下MDY或DMY或其他組合？在這種情況下，我使用了a.loc ['5/4/2017']併成功返回值。爲什麼它不認爲這可能意味着4月5日這不在這個指數內？

Answer 1

這是我最好的拍攝：

熊貓有一個名爲pandas._guess_datetime_format的內部函數。這是將'infer_datetime_format'參數傳遞給pandas.to_datetime時所調用的內容。它接受一個字符串並貫穿「猜測」格式列表，並返回關於如何將該字符串轉換爲日期時間對象的最佳猜測。

引用帶有字符串的日期時間索引可能會使用類似的方法。

我做了一些測試，看看在你描述的情況下會發生什麼 - 數據幀包含日期2017-04-05和2017-05-04。

在這種情況下，執行以下操作：

df.loc['5/4/2017'] 

返回的數據爲2017年5月4日

df.loc['4/5/2017'] 

發回4月5日的數據，2017年

試圖引用4/5/2017在您的原始矩陣中給出了「不在[index]」錯誤。

基於此，我的結論是pandas._guess_datetime_format在無法區別於「％d /％m /％Y」的情況下默認爲「％m /％d /％Y」格式。這是美國的標準日期格式。