次のような値のリストがあります。
[['2013-04-02 19:42:00.474', '1'],
['2013-04-02 19:42:00.529', '2'],
['2013-04-02 19:42:00.543', '3'],
['2013-04-02 19:42:00.592', '4'],
['2013-04-02 19:42:16.671', '5'],
['2013-04-02 19:42:16.686', '6'],
['2013-04-02 19:42:16.708', '7'],
['2013-04-02 19:42:16.912', '8'],
['2013-04-02 19:42:16.941', '9'],
['2013-04-02 19:42:19.721', '10'],
['2013-04-02 19:42:22.826', '11'],
['2013-04-02 19:42:25.609', '8'],
['2013-04-02 19:42:58.225', '5']]
これがcsvファイルにあるかどうかはわかっています.DataFrameを時系列にするために、インデックスに日付とタイムスタンプを入れてDataFrameに読み込むことができます。
リストをcsvファイルに保存せずにこれを達成する方法は?
df=pd.DataFrame(tlist, columns=['date_time', 'count']) を試した後、 df=df.set_index('date_time') を試しました
ただし、インデックス値はタイムスタンプではなくオブジェクトとして出力されます。
df.index
Index([2013-04-02 19:42:00.474, 2013-04-02 19:42:00.529, 2013-04-02 19:42:00.543, ............], dtype=object)