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我有一个看起来像这样的熊猫 df：

           Open_fut  Close_fut
Date                           
2017-05-12   20873.0    20850.0
2017-05-11   20887.0    20869.0
2017-05-10   20891.0    20888.0
2017-05-09   20943.0    20886.0
2017-05-08   21001.0    20943.0

我的日期是datetime64[ns]和其他列float64。

我怎样才能制作我的时间序列，以便每天Open_fut都在2017-05-12 09:30:00等Close_fut时间出现？2017-05-12 15:30:00

编辑：

理想情况下，新的 df 如下所示：

                    fut  
Date                           
2017-05-12 09:30:00 20873.0
2017-05-12 15:30:00 20850.0
.
.
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1 回答 1

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看来您需要通过MultiIndex.from_arrays添加：timesto_timedelta

time1 = '09:30:00'
time2 = '15:30:00'

df.index = pd.MultiIndex.from_arrays([df.index + pd.to_timedelta(time1),
                                      df.index + pd.to_timedelta(time2)],
                                      names=['date1','date2'])
print (df)
                                         Open_fut  Close_fut
date1               date2                                   
2017-05-12 09:30:00 2017-05-12 15:30:00   20873.0    20850.0
2017-05-11 09:30:00 2017-05-11 15:30:00   20887.0    20869.0
2017-05-10 09:30:00 2017-05-10 15:30:00   20891.0    20888.0
2017-05-09 09:30:00 2017-05-09 15:30:00   20943.0    20886.0
2017-05-08 09:30:00 2017-05-08 15:30:00   21001.0    20943.0

对于您的输出是类似的解决方案，仅用于lreshape重塑 + set_index+ sort_index：

time1 = '09:30:00'
time2 = '15:30:00'

df['date1'] = df.index + pd.to_timedelta(time1)
df['date2'] = df.index + pd.to_timedelta(time2)                                   
df = pd.lreshape(df, {'date':['date1', 'date2'], 'fut':['Open_fut', 'Close_fut']}) 
df = df.set_index('date').sort_index()             
print (df)
                         fut
date                        
2017-05-08 09:30:00  21001.0
2017-05-08 15:30:00  20943.0
2017-05-09 09:30:00  20943.0
2017-05-09 15:30:00  20886.0
2017-05-10 09:30:00  20891.0
2017-05-10 15:30:00  20888.0
2017-05-11 09:30:00  20887.0
2017-05-11 15:30:00  20869.0
2017-05-12 09:30:00  20873.0
2017-05-12 15:30:00  20850.0

编辑：

lreshape现在没有记录，但将来可能会被删除（也有 pd.wide_to_long）。

可能的解决方案是将所有 3 个功能合并为一个 - 也许melt，但现在它没有实现。也许在一些新版本的熊猫中。然后我的答案将被更新。

于 2017-05-26T09:15:31.113 回答