カラムの年形式を変換し、他の3つのカラムをpandasの結果に結合する

Question

私のデータは以下の形式ですが、データフレームに入れることができましたが、77 1977を変換してから、 YYYY-MM-DD hh：mmを指定してインデックスとして使用します。

私のデータの例：

Answer 1

必要な場合は、これらの列dropto_datetimeと最後を使用することができます。

df = pd.DataFrame({'YY':[77,77,77], 
        'MM':[1,2,4], 
        'DD':[1,3,5], 
        'hh':[1,3,5], 
        'mm':[5,3,6], 
        'F':[7,4,3]}) 

print (df) 
    DD F MM YY hh mm 
0 1 7 1 77 1 5 
1 3 4 2 77 3 3 
2 5 3 4 77 5 6 

df.index= pd.to_datetime(df['YY']*100000000 
         +df['MM']*1000000 
         +df['DD']*10000 
         +df['hh']*100 
         +df['mm'],format='%y%m%d%H%M') 

df.drop(['YY','MM','DD','hh','mm'], axis=1, inplace=True) 
print (df) 
        F 
1977-01-01 01:05:00 7 
1977-02-03 03:03:00 4 
1977-04-05 05:06:00 3 

rename列を持つ別の解決策は、それが唯一のバージョンで動作します0.18.1：

df['YY'] = df.YY + 1900 
df = df.rename(columns={'YY':'year','MM':'month','DD':'day','hh':'hour','mm':'minute'}) 

df.index = pd.to_datetime(df[['year', 'month', 'day', 'hour', 'minute']]) 
print (df) 

        day F month year hour minute 
1977-01-01 01:05:00 1 7  1 1977  1  5 
1977-02-03 03:03:00 3 4  2 1977  3  3 
1977-04-05 05:06:00 5 3  4 1977  5  6