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インデックス列と値列を分割せずに DataFrame を TimeSeries に変換する方法を探しています。何か案は？ありがとう。

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
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私はこれがここでのゲームに遅れていることを知っていますが、いくつかのポイント.

DataFramea が aと見なされるかどうかはTimeSeries、インデックスのタイプです。あなたの場合、あなたのインデックスはすでにTimeSeriesです。pd.timeseries インデックスで実行できるすべてのクールなスライスの詳細については、http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/timeseries.html#datetime-indexingをご覧ください。

'DateTime'さて、インデックスを作成したい列があるためにここに来る人もいるかもしれませんが、その場合の答えは簡単です

ts = df.set_index('DateTime')
于 2015-03-13T18:31:05.440 に答える