将日期更改为pandas数据框中的特定条目

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我在pandas中有一个数据框，它在索引中有错误：23：00：00到23:59:59之间的每个条目都有错误的日期。我需要在这两次之间的每个条目中减去一天（即24小时）。

我知道我可以获得这两次之间的条目df[df.hour == 23]，因为df我的数据帧在哪里。但是，我可以仅修改数据框索引的特定条目的日期吗？

重置会花费我更多的时间，因为我的数据帧索引不是均匀间隔，如下图所示（两个连续条目之间的步长为15分钟和30分钟）。另请注意图中最后三个条目中的错误日期：它应该是2018-02-05而不是2018-02-06。

我试着这样做

df[df.index.hour == 23].index.day = df[df.index.hour == 23].index.day - 1
但我明白了 AttributeError: can't set attribute

样本数据：

2018-02-05 22:00:00    271.8000
2018-02-05 22:30:00    271.5600
2018-02-05 22:45:00    271.4400
2018-02-06 23:15:00    271.3750
2018-02-06 23:30:00    271.3425
2018-02-06 00:00:00    271.2700
2018-02-06 00:15:00    271.2300
2018-02-06 00:45:00    271.1500
2018-02-06 01:00:00    271.1475
2018-02-06 01:30:00    271.1425
2018-02-06 01:45:00    271.1400

预期产量：

2018-02-05 22:00:00    271.8000
2018-02-05 22:30:00    271.5600
2018-02-05 22:45:00    271.4400
2018-02-05 23:15:00    271.3750
2018-02-05 23:30:00    271.3425
2018-02-06 00:00:00    271.2700
2018-02-06 00:15:00    271.2300
2018-02-06 00:45:00    271.1500
2018-02-06 01:00:00    271.1475
2018-02-06 01:30:00    271.1425
2018-02-06 01:45:00    271.1400

解决办法：可以试试TimeDeltas。

如果您的数据框具有日期时间索引，则应该能够直接从中减去。

df[df.hour == 23] - pd.Timedelta('1 days')

如果df.index类型是字符串，那么你应该首先更改类型，然后减去： df.index = pd.to_datetime(df.index)

df.index - pd.Timedelta('1 days')

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关键词：pandas panda 数据框 Das attribute