Python Pandas - 从 DateTimeIndex 创建一个 DataFrame 但覆盖结果列的名称

要从 DateTimeIndex 创建 DataFrame，请使用. 我们已经设置了 name 参数来覆盖结果列的名称。datetimeindex.to_frame()

首先，导入所需的库 -

import pandas as pd

创建一个日期时间索引，周期为 5，频率为 S，即秒 -

datetimeindex = pd.date_range('2021-10-18 07:20:32.261811624', periods=5,
tz='Australia/Adelaide', freq='40S')

显示日期时间索引 -

print("DateTimeIndex...\n", datetimeindex)

未使用 'False' 参数在返回的 DataFrame 中设置原始索引。为了覆盖结果列的名称，我们使用了 'name' 参数 -

print("\nDateTimeIndex to DataFrame...\n",
datetimeindex.to_frame(index=False, name = 'DateTimeData'))

示例

以下是代码 -

import pandas as pd

# DatetimeIndex with period 5 and frequency as S i.e. seconds
# timezone is Australia/Adelaide
datetimeindex = pd.date_range('2021-10-18 07:20:32.261811624', periods=5,
tz='Australia/Adelaide', freq='40S')

# display DateTimeIndex
print("DateTimeIndex...\n", datetimeindex)

# display DateTimeIndex frequency
print("\nDateTimeIndex frequency...\n", datetimeindex.freq)

# Create a DataFrame from DateTimeIndex
# The original index isn't set in the returned DataFrame using the 'False' parameter
# To override the name of the resulting column, we have used the 'name' parameter
print("\nDateTimeIndex to DataFrame...\n",
datetimeindex.to_frame(index=False, name = 'DateTimeData'))

这将产生以下代码 -

DateTimeIndex...
DatetimeIndex(['2021-10-18 07:20:32.261811624+10:30',
'2021-10-18 07:21:12.261811624+10:30',
'2021-10-18 07:21:52.261811624+10:30',
'2021-10-18 07:22:32.261811624+10:30',
'2021-10-18 07:23:12.261811624+10:30'],
dtype='datetime64[ns, Australia/Adelaide]', freq='40S')

DateTimeIndex frequency...
<40 * Seconds>

DateTimeIndex to DataFrame...
DateTimeData
0 2021-10-18 07:20:32.261811624+10:30
1 2021-10-18 07:21:12.261811624+10:30
2 2021-10-18 07:21:52.261811624+10:30
3 2021-10-18 07:22:32.261811624+10:30
4 2021-10-18 07:23:12.261811624+10:30