如何在DatetimeIndex中禁用Timestamps以外的键？

Question

Pandas不会将DatetimeIndex键限制为仅限时间戳。为什么会这样，有没有办法做出这样的限制？

df = pd.DataFrame({"A":{"2019-01-01":12.0,"2019-01-03":27.0,"2019-01-04":15.0},
                   "B":{"2019-01-01":25.0,"2019-01-03":27.0,"2019-01-04":27.0}}
                 )
df.index = pd.to_datetime(df.index)
df.loc['2010-05-05'] = 1 # string index
df.loc[150] = 1 # integer index
print(df)

我得到以下数据帧：

                        A     B
2019-01-01 00:00:00  12.0  25.0
2019-01-03 00:00:00  27.0  27.0
2019-01-04 00:00:00  15.0  27.0
2010-05-05            1.0   1.0
150                   1.0   1.0

我当然不能做

df.index = pd.to_datetime(df.index)

再次因为最后两排。但是我想如果无法添加2个最后一行抛出错误。可能吗？

Answer 1

你对index的类型有一点误解。它不是DateTimeIndex：

>>> df.index
Index([2019-01-01 00:00:00, 2019-01-03 00:00:00, 2019-01-04 00:00:00,
              '2010-05-05',                 150],
      dtype='object')

只要添加不同的类型值，索引就会成为Object dtype索引。 DateTimeIndex的类型不能超过时间戳，索引的类型也会改变。

---

如果您想从索引中删除所有非日期时间的值，可以使用pd.to_datetime和errors='coerce'执行此操作

df.index = pd.to_datetime(df.index, errors='coerce')

               A     B
2019-01-01  12.0  25.0
2019-01-03  27.0  27.0
2019-01-04  15.0  27.0
2010-05-05   1.0   1.0
NaT          1.0   1.0

---

要仅访问具有有效Timestamp作为索引的元素，可以使用notnull：

df[df.index.notnull()]

               A     B
2019-01-01  12.0  25.0
2019-01-03  27.0  27.0
2019-01-04  15.0  27.0
2010-05-05   1.0   1.0

Answer 2

您可以检查每个索引是否是pd._libs.tslibs.timestamps.Timestamp实例：

flags = [isinstance(idx, pd._libs.tslibs.timestamps.Timestamp) for idx in df.reset_index()['index']]
df = df[flags]

但请注意，你当然可以同时做pd.to_datetime('2010-05-05')和pd.to_datetime(150)。至少，他们仍然会产生有效的日期时间戳而不会抛出异常/错误/