Groupby日期，重新格式化我的日期

Question

我有一个数据框与多个日期并计算每个日期。日期可能会多次出现。我分组的数据绘制采用时间序列：

timeseries = df[['date','count']].groupby(['date']).sum().reset_index() 

，它可以让我想象我需要什么，但是当我尝试使用查看精确值：

timeseries.sort('count', ascending=False)['count'][:5] 

的日期被印在索引方式：

Date Count 
1695 1529 
1349 1013 
1692  956 
998  637 
997  636 
Name: count, dtype: int64 

看来我做一些基本的错误，导致我失去了日期值和维护索引来代替。

Answer 1

问题的解决方案要求您了解已命名的“日期”和名为“日期”的索引之间的差异。然后，日期列的对象类型需要类似于日期时间。

而且，你的日期列可能需要转换，尝试使用http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/generated/pandas.DataFrame.convert_objects.html

而且，你不应该需要指数在年底复位。