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法律研究Python Pandas - 從 DateTimeIndex 建立 DataFrame 並覆蓋結果列的名稱
要從 DateTimeIndex 建立 DataFrame，請使用 **datetimeindex.to_frame()**。我們使用 name 引數來覆蓋結果列的 **名稱**。
首先，匯入所需的庫：
import pandas as pd
建立一個週期為 5 且頻率為 S（秒）的 DatetimeIndex：
datetimeindex = pd.date_range('2021-10-18 07:20:32.261811624', periods=5,
tz='Australia/Adelaide', freq='40S')顯示 DateTimeIndex：
print("DateTimeIndex...\n", datetimeindex)
使用 'False' 引數，原始索引不會設定在返回的 DataFrame 中。為了覆蓋結果列的名稱，我們使用了 'name' 引數：
print("\nDateTimeIndex to DataFrame...\n",
datetimeindex.to_frame(index=False, name = 'DateTimeData'))示例
以下是程式碼：
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'))輸出
這將生成以下程式碼：
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
更新於：2021年10月19日
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