将PeriodIndex转换为DateTimeIndex？

Question

我有一个关于将tseries.period.PeriodIndex转换为日期时间的问题.

我有一个DataFrame,如下所示:

               colors      country
time_month 

2010-09         xxx        xxx
2010-10         xxx        xxx
2010-11         xxx        xxx
...

time_month是索引.

type(df.index)

回报

class 'pandas.tseries.period.PeriodIndex'

当我尝试使用df进行VAR分析时(http://statsmodels.sourceforge.net/devel/vector_ar.html#vector-autoregressions-tsa-vector-ar),

VAR(mdata)

收益:

Given a pandas object and the index does not contain dates

显然,Period不被认为是日期时间.现在,我的问题是如何将索引(time_month)转换为VAR分析可以使用的日期时间？

df.index = pandas.DatetimeIndex(df.index)

回报

cannot convert Int64Index->DatetimeIndex

谢谢您帮忙!

Answer 1

您可以使用to_timestampPeriodIndex 的方法:

In [25]: pidx = pd.period_range('2012-01-01', periods=10)

In [26]: pidx
Out[26]:
<class 'pandas.tseries.period.PeriodIndex'>
[2012-01-01, ..., 2012-01-10]
Length: 10, Freq: D

In [27]: pidx.to_timestamp()
Out[27]:
<class 'pandas.tseries.index.DatetimeIndex'>
[2012-01-01, ..., 2012-01-10]
Length: 10, Freq: D, Timezone: None

在旧版本的Pandas中,方法是 to_datetime

Answer 2

您还可以使用以下方法获得完全相同的结果。

idx.astype('datetime64[ns]') 

要转换回期间，您可以执行以下操作：

 idx.to_period(freq='D')