如何合并同一数据框（Python，Pandas）中的2列？

我正在关注使用熊猫/ python进行交易回溯测试的Wes McKinney教程（http://youtu.be/6h0IVlp_1l8）。
在pd.read_csv（...）之后，他使用'dt'（日期时间）列作为数据帧的索引。如何合并同一数据框（Python，Pandas）中的2列？

df.index = pd.to_datetime(df.pop('dt'))

然而，我的数据有2个单独的列， '日期[G]' 和 '时间[G]' 和里面的数据是一样的东西04-JAN-2013,00：00：00.000（逗号隔开）。

如何修改该行代码以实现相同？即在一个数据框内合并两列，然后删除它。或者有没有办法在read_csv本身执行该操作？

感谢您的所有答案。

来源

2013-10-25 danilam

老实说，我看了回答提问前，我已经发布但只有后，我看到了类似的问题，在“相关”部分，在这里它是︰http://stackoverflow.com/questions/18115222/how-to-merge-two-dataframe-columns-and-apply-pandas-to-datetime-to-it?rq=1 所以在我的情况下答案似乎是： df = pd.read_csv（'％s％s.csv'％（stock，'_1min'）， parse_dates = {'timestamp'：['Date [G]'，'Time [G ]']}， index_col ='timestamp'， usecols = ['Open'，'High'，'Low'，'Last'，'Date [G]'，'T IME [G] ']）' – danilam

您应该可以使用apply（）连接两列，然后使用to_datetime（）。要删除数据框使用降（）或列你只需要选择列：

df['dt'] = pd.to_datetime(df.apply(lambda x: x['Date[G]'] + ' ' + x['Time[G]'], 1)) 


df = df.drop(['Date[G]', 'Time[G]'], 1) 
# ..or 
# df = df[['dt', ...]] 

df.set_index('dt', inplace = True)

来源

2013-10-28 19:16:42 lowtech

如何合并同一数据框（Python，Pandas）中的2列？

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