Как преобразовать pandas DataFrame в TimeSeries?

Я ищу способ преобразования DataFrame в TimeSeries без разделения столбцов индекса и значения. Есть идеи? Благодарю.

In [20]: import pandas as pd

In [21]: import numpy as np

In [22]: dates = pd.date_range('20130101',periods=6)

In [23]: df = pd.DataFrame(np.random.randn(6,4),index=dates,columns=list('ABCD'))

In [24]: df
Out[24]:
                   A         B         C         D
2013-01-01 -0.119230  1.892838  0.843414 -0.482739
2013-01-02  1.204884 -0.942299 -0.521808  0.446309
2013-01-03  1.899832  0.460871 -1.491727 -0.647614
2013-01-04  1.126043  0.818145  0.159674 -1.490958
2013-01-05  0.113360  0.190421 -0.618656  0.976943
2013-01-06 -0.537863 -0.078802  0.197864 -1.414924

In [25]: pd.Series(df)
Out[25]:
0    A
1    B
2    C
3    D
dtype: object

Ответы

Ответ 1

Я знаю, что здесь уже поздно, но несколько очков.

Независимо от DataFrame, считается ли TimeSeries типом индекса. В вашем случае ваш индекс уже является TimeSeries, поэтому вам хорошо идти. Для получения дополнительной информации обо всех крутых срезах вы можете сделать с индексом pd.timeseries, посмотрите http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/timeseries.html#datetime-indexing

Теперь другие могут приехать сюда, потому что у них есть столбец 'DateTime' который они хотят сделать индексом, и в этом случае ответ прост

ts = df.set_index('DateTime')

Ответ 2

Вот одна из возможностей

[3]: df

Out[3]: 
                   A         B         C         D
2013-01-01 -0.024362  0.712035 -0.913923  0.755276
2013-01-02  2.624298  0.285546  0.142265 -0.047871
2013-01-03  1.315157 -0.333630  0.398759 -1.034859
2013-01-04  0.713141 -0.109539  0.263706 -0.588048
2013-01-05 -1.172163 -1.387645 -0.171854 -0.458660
2013-01-06 -0.192586  0.480023 -0.530907 -0.872709

In [4]: df.unstack()
Out[4]: 
A  2013-01-01   -0.024362
   2013-01-02    2.624298
   2013-01-03    1.315157
   2013-01-04    0.713141
   2013-01-05   -1.172163
   2013-01-06   -0.192586
B  2013-01-01    0.712035
   2013-01-02    0.285546
   2013-01-03   -0.333630
   2013-01-04   -0.109539
   2013-01-05   -1.387645
   2013-01-06    0.480023
C  2013-01-01   -0.913923
   2013-01-02    0.142265
   2013-01-03    0.398759
   2013-01-04    0.263706
   2013-01-05   -0.171854
   2013-01-06   -0.530907
D  2013-01-01    0.755276
   2013-01-02   -0.047871
   2013-01-03   -1.034859
   2013-01-04   -0.588048
   2013-01-05   -0.458660
   2013-01-06   -0.872709
dtype: float64