重命名熊貓數據框的最後一個索引並強制使用dtypes

Question

我有疑問。我有一個數據幀DF，我需要改變的最後一行的索引，這可能是容易的，但我有麻煩做：

   A B 
2017-02-09 2.4 3.4 
2017-02-10 3.4 3.2 
2017-02-13 3.3 2.2 
0   3.1 2.1 

我需要改變的是「0」指數在最後一排今天的日期是2017-02-14，我該怎麼做？

我曾嘗試：

df.set_index[len(df)-1](dt.date.today()) 

其中DT代表日期時間。它不起作用，有什麼想法？非常感謝您

Answer 1

你可以使用DF.rename與dict映射成隨着指數軸標籤，如下所示：

import datetime 

df.rename({df.index[-1]: datetime.date.today()}, inplace=True) 
df.index = pd.to_datetime(df.index) # Convert dtype to DateTimeIndex 

檢查dtypes：

df.index.dtype 
dtype('<M8[ns]') 

備註：您不能使用set_index[..]，因爲它們指的是不可下標的內置方法。相反，你必須像使用圓括號的set_index(..)一樣使用它。

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一個簡潔的方式通過指標轉換爲它要挾dtypes在一個在線的系列代表性及replacing剛剛過去的值與今天的日期：

df.index = pd.to_datetime(df.index.to_series().replace({df.index[-1]:datetime.date.today()})) 

給出：

df.index 
DatetimeIndex(['2017-02-09', '2017-02-10', '2017-02-13', '2017-02-14'], 
       dtype='datetime64[ns]', freq=None) 

Answer 2

ind = df.index.tolist() 
ind[len(ind)-1] = dt.date.today() 
df.index = ind