python - 将PeriodIndex转换为DateTimeIndex？

我有一个关于将tseries.period.PeriodIndex转换为日期时间的问题。

我有一个看起来像这样的DataFrame:

               colors      country
time_month

2010-09         xxx        xxx
2010-10         xxx        xxx
2010-11         xxx        xxx
...

time_month is the index.

type(df.index)

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class 'pandas.tseries.period.PeriodIndex'

当我尝试使用df进行VAR分析(http://statsmodels.sourceforge.net/devel/vector_ar.html#vector-autoregressions-tsa-vector-ar)时，

VAR(mdata)

返回:

Given a pandas object and the index does not contain dates

因此，显然，Period无法识别为日期时间。现在，我的问题是如何将索引(time_month)转换为VAR分析可以使用的日期时间？

df.index = pandas.DatetimeIndex(df.index)

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cannot convert Int64Index->DatetimeIndex

谢谢您帮忙!

最佳答案

您可以为此使用PeriodIndex的to_timestamp方法:

In [25]: pidx = pd.period_range('2012-01-01', periods=10)

In [26]: pidx
Out[26]:
<class 'pandas.tseries.period.PeriodIndex'>
[2012-01-01, ..., 2012-01-10]
Length: 10, Freq: D

In [27]: pidx.to_timestamp()
Out[27]:
<class 'pandas.tseries.index.DatetimeIndex'>
[2012-01-01, ..., 2012-01-10]
Length: 10, Freq: D, Timezone: None

在旧版的Pandas中，方法是to_datetime

关于python - 将PeriodIndex转换为DateTimeIndex？，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题：https://stackoverflow.com/questions/29394730/