Python Pandas Dataframe将特定的日期时间行标签设置为索引中的字符串

Question

My Pandas数据帧代码

import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'Impressions': [92964, 91282, 88143,272389], 'Clicks': [3128, 3131, 2580, 8839]}, index=pd.to_datetime(['6/1/2015', '6/8/2015', '6/15/2015', '1/1/2020']))
df.index.name = 'Date'

生成

            Clicks  Impressions
Date                           
2015-06-01    3128        92964
2015-06-08    3131        91282
2015-06-15    2580        88143
2020-01-01    8839       272389

如何将2020-01-01更改为表示Total的字符串？

我想要实现的是：

            Clicks  Impressions
Date                           
2015-06-01    3128        92964
2015-06-08    3131        91282
2015-06-15    2580        88143
Total         8839       272389

更多上下文df.index.dtype的数据类型为dtype('<M8[ns]')我想我可以通过这个df.index[-1]访问索引行标签，它告诉我它是Timestamp('2020-01-01 00:00:00')。

但如果我尝试这样做，它不会起作用：df.index[-1] = 'Total'

错误：

Traceback (most recent call last):
  File "<pyshell#8>", line 1, in <module>
    df.index[-1] = 'Total'
  File "C:Python34libsite-packagespandascoreindex.py", line 922, in __setitem__
    raise TypeError("Indexes does not support mutable operations")
TypeError: Indexes does not support mutable operations

Answer 1

这里有一种方法：

In [154]: %paste
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'Impressions': [92964, 91282, 88143,272389], 'Clicks': [3128, 3131, 2580, 8839]}, index=pd.to_datetime(['6/1/2015', '6/8/2015', '6/15/2015', '1/1/2020']))
df.index.name = 'Date'
## -- End pasted text --
In [155]: df = df.reset_index()
In [156]: df['Date'] = df['Date'].astype(object)
In [157]: df['Date'] = df.Date.dt.date
In [158]: df.ix[3,0] = 'Total'
In [159]: df.index = df.Date
In [160]: df.drop(['Date'], axis=1, inplace=True)
In [161]: df
Out[161]: 
            Clicks  Impressions
Date                           
2015-06-01    3128        92964
2015-06-08    3131        91282
2015-06-15    2580        88143
Total         8839       272389

问题是试图处理同一数组中的多个数据类型。您需要将该系列转换为object类型。

Answer 2

几年后，事后看来，我在处理这个问题时并不知道Pandas数据透视表有一个margins参数，它可以添加像"total"这样的标签，并提供总和行。

df.head(3).pivot_table(['Impressions', 'Clicks'], index=df.index[:-1],
                       aggfunc='sum', margins=True, margins_name='Total')
                     Clicks  Impressions
Date                                    
2015-06-01 00:00:00    3128        92964
2015-06-08 00:00:00    3131        91282
2015-06-15 00:00:00    2580        88143
Total                  8839       272389

但为了更准确地回答"如何将特定标签分配给某行的日期时间索引"；，基本上不能，因为整个索引都是DatetimeIndex的数据类型，所以所有元素都需要是这种类型。

为了绕过这个事实，你可以这样做：

idx = df.index.strftime('%Y-%m-%d')
idx.values[-1] = 'Total'
df.index = idx

结果

            Impressions  Clicks
2015-06-01        92964    3128
2015-06-08        91282    3131
2015-06-15        88143    2580
Total            272389    8839