我有一個看起來像這樣的原始資料集：
我正在嘗試將 avgLowPrice 和 datetime 取出，并將日期作為索引和 avgLowPrice 列。這是我的代碼：
df=pd.read_csv('data.csv')
data = df.filter(['avgLowPrice'])
data.set_index(df['datetime'])
當我列印資料時，我得到了這個：
所以我的資料不是由日期時間索引，而是由數字 0-300 索引，我如何將 0-300 轉換為我的原始日期時間列以使價格按日期時間索引？
uj5u.com熱心網友回復：
首先確保您的“日期時間”列是時間戳，df['datetime']=pd.to_datetime(df['datetime'])
然后將其設定為索引
df=df.set_index('datetime')
uj5u.com熱心網友回復：
你應該有data = data.set_index(df['datetime'])或data.set_index(df['datetime'], inplace=True)。請參閱檔案：https ://pandas.pydata.org/docs/reference/api/pandas.DataFrame.set_index.html
uj5u.com熱心網友回復：
data[['datetime','avgLowPrice']]你可以用then過濾data.set_index('datetime')
data = data[['datetime','avgLowPrice']]
data = data.set_index('datetime')
uj5u.com熱心網友回復：
您需要datetime先將日期時間列轉換為物件，然后使用此列設定索引。
df['time'] = pd.to_datetime(df['datetime'], format='%m/%d/%Y %H:%M')
df['time'] = df['time'].dt.strftime('%m/%d/%Y %H:%M')
df.set_index('time', inplace=True)
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