将Python Pandas中的列名从datatime对象更改为字符串？

Question

遵循这个食谱.我'转向'一个看起来像这样的数据框:

                      Close
2015-02-20 14:00:00  1200.1
2015-02-20 14:10:00  1199.8
2015-02-21 14:00:00  1199.3
2015-02-21 14:10:00  1199.0
2015-02-22 14:00:00  1198.4
2015-02-22 14:10:00  1199.7

把它变成了这个:

             14:00  14:10
 2015-02-20 1200.1 1199.8
 2015-02-21 1199.3 1199.0
 2015-02-22 1198.4 1199.7

但是,现在我想要在列之间进行简单的计算,例如:

df['Chg'] = df['14:10:00'] - df['14:00:00']

我得到一个KeyError,因为在'pivoting'之后,列名是datetime.time数据.

In [1]: df_pivot.columns.tolist()
Out [2]:   
[datetime.time(14, 0),
 datetime.time(14, 10)]

如何修改我的透视数据框,这样我就可以在列之间进行简单的计算.我猜这意味着将列名的格式从datetime.time更改为str.

谢谢

Answer 1

您可以将列名转换为如下字符串:

df.columns =df.columns.map(lambda t: t.strftime('%H:%M'))

或使用rename:

df.rename(columns =lambda t: t.strftime('%H:%M'), inplace=True)

然后索引它们:

df['14:00']

收益:

2015-02-20    2399.9
2015-02-21       NaN
2015-02-22       NaN
Name: 14:00, dtype: float64