Преобразовать столбец datetime64 [ns] в DatetimeIndex в pandas

Question

Один из пакетов, с которыми я работаю, имеет предварительное условие, что индекс фрейма данных должен быть pandas DatetimeIndex. Итак, я пытался преобразовать столбец типа данных datetime64 [ns] в DatetimeIndex безуспешно. Вот мои попытки:

import pandas as pd

my_data = [[1,'2019-05-01 04:00:00'], [2, '2019-05-01 04:01:00'], [3, '2019-05-01 04:02:00']]
test = pd.DataFrame(my_data, columns=['count', 'datetime'])
print(test.dtypes.value_counts())

# Attempt using pd.DateTimeIndex
test['datetime'] = pd.DatetimeIndex(test['datetime'])
print(test.dtypes.value_counts())

if isinstance(test['datetime'], pd.DatetimeIndex):
    print('Success')

# Attempt using pd.to_datetime without format string
test['datetime'] = pd.to_datetime(test['datetime'])
print(test.dtypes.value_counts())

if isinstance(test['datetime'], pd.DatetimeIndex):
    print('Success')

# Attempt using pd.to_datetime with format string
test['datetime'] = pd.to_datetime(test['datetime'], format='%Y-%m-%d %h:%m:%s')
print(test.dtypes.value_counts())

if isinstance(test['datetime'], pd.DatetimeIndex):
    print('Success')

Я использую последнюю версию pandas - 0.25.3 и на python 3.7. Любые конструктивные советы приветствуются.

Answer 1

Вы можете привести индекс как datetime. Используйте set_index для вашего столбца, а затем введите тип.

import pandas as pd
​
my_data = [[1,'2019-05-01 04:00:00'], [2, '2019-05-01 04:01:00'], [3, '2019-05-01 04:02:00']]
test = pd.DataFrame(my_data, columns=['count', 'datetime'])
test.set_index('datetime').index.astype('datetime64[ns]')
DatetimeIndex(['2019-05-01 04:00:00', '2019-05-01 04:01:00',
               '2019-05-01 04:02:00'],
              dtype='datetime64[ns]', name='datetime', freq=None)