python之将两列设置为 pandas 数据框中的索引以进行时间序列分析

在天气或股票市场数据的情况下，温度和股票价格都是在任何给定日期的多个站点或股票代码中测量的。

那么设置包含两个字段的索引的最有效方法是什么？

对于天气:weather_station 然后是 Date

对于股票数据:股票代码，然后是日期

以这种方式设置索引将允许过滤，例如:

• stock_df["code"]["start_date":"end_date"]
• weather_df["station"]["start_date":"end_date"]

请您参考如下方法:

该功能当前存在。请引用documentation更多示例。

stock_df = pd.DataFrame({'symbol': ['AAPL', 'AAPL', 'F', 'F', 'F'],  
                         'date': ['2016-1-1', '2016-1-2', '2016-1-1', '2016-1-2', '2016-1-3'],  
                         'price': [100., 101, 50, 47.5, 49]}).set_index(['symbol', 'date']) 
 
>>> stock_df 
                 price 
symbol date            
AAPL   2016-1-1  100.0 
       2016-1-2  101.0 
F      2016-1-1   50.0 
       2016-1-2   47.5 
       2016-1-3   49.0 
 
>>> stock_df.loc['AAPL'] 
          price 
date            
2016-1-1    100 
2016-1-2    101 
 
>>> stock_df.loc['AAPL', '2016-1-2'] 
price    101 
Name: (AAPL, 2016-1-2), dtype: float64