仅对 DatetimeIndex、TimedeltaIndex 或 PeriodIndex 有效，但获得了“Int64Index”实例

Posted 2023-03-11

【中文标题】仅对 DatetimeIndex、TimedeltaIndex 或 PeriodIndex 有效，但获得了“Int64Index”实例

【英文标题】：Only valid with DatetimeIndex, TimedeltaIndex or PeriodIndex, but got an instance of 'Int64Index'

【发布时间】：2019-08-23 17:44:17

【问题描述】：

我正在尝试重新采样此 Dataframe 的 Timestamp 列：

  Transit.head():

      Timestamp                            Plate           Gate
  0 2013-11-01 21:02:17 4f5716dcd615f21f658229a8570483a8    65
  1 2013-11-01 16:12:39 0abba297ac142f63c604b3989d0ce980    64
  2 2013-11-01 11:06:10 faafae756ce1df66f34f80479d69411d    57

这就是我所做的：

  Transit.drop_duplicates(inplace=True)
  Transit.Timestamp = pd.to_datetime(Transit.Timestamp)
  Transit['Timestamp'].resample('1H').pad()

但我得到了这个错误：

  Only valid with DatetimeIndex, TimedeltaIndex or PeriodIndex, but got an instance of 'Int64Index'

任何建议都会非常感激。

【参考方案1】：

由DataFrame.set_index 创建DatetimeIndex - 上采样和下采样的解决方案：

df = Transit.set_index('Timestamp').resample('1H').pad()
print (df)
                                                Plate  Gate
Timestamp                                                  
2013-11-01 11:00:00                               NaN   NaN
2013-11-01 12:00:00  faafae756ce1df66f34f80479d69411d  57.0
2013-11-01 13:00:00  faafae756ce1df66f34f80479d69411d  57.0
2013-11-01 14:00:00  faafae756ce1df66f34f80479d69411d  57.0
2013-11-01 15:00:00  faafae756ce1df66f34f80479d69411d  57.0
2013-11-01 16:00:00  faafae756ce1df66f34f80479d69411d  57.0
2013-11-01 17:00:00  0abba297ac142f63c604b3989d0ce980  64.0
2013-11-01 18:00:00  0abba297ac142f63c604b3989d0ce980  64.0
2013-11-01 19:00:00  0abba297ac142f63c604b3989d0ce980  64.0
2013-11-01 20:00:00  0abba297ac142f63c604b3989d0ce980  64.0
2013-11-01 21:00:00  0abba297ac142f63c604b3989d0ce980  64.0

对于下采样是可能的使用参数on:

df = Transit.resample('D', on='Timestamp').mean()
print (df)
            Gate
Timestamp       
2013-11-01    62

编辑：要删除所有重复的行 Timestamp 添加参数 subset 到 DataFrame.drop_duplicates：

Transit.drop_duplicates(subset=['Timestamp'], inplace=True)
Transit.Timestamp = pd.to_datetime(Transit.Timestamp)
df = Transit.set_index('Timestamp').resample('1H').pad()

【讨论】：

我已经尝试过了，这就是我得到的：无法使用方法或限制重新索引非唯一索引

@Dimi - 已编辑答案。

确实，我尝试删除重复项的方式是错误的，这解决了我的问题。

@Dimi - 如果没有参数subset，如果通过检查所有列过滤掉重复，则只需指定一列。

当我在我的情况下运行Transit.set_index('Timestamp').resample('D').sum() 时，输出类似于：2013-11-01T11:00:00.000000000 并且没有更多的列Timestamp！