"Only valid with DatetimeIndex, " TypeError: Only valid with DatetimeIndex, TimedeltaIndex or PeriodIndex, but got an instance of 'Index'

这个错误通常是因为你尝试在非 DatetimeIndex 索引上运行 resample 函数。可以通过将索引转换为 DatetimeIndex 来解决这个问题。

以下是一个示例代码，可以将索引转换为 DatetimeIndex：

import pandas as pd

# 创建一个带有字符串索引的示例 DataFrame
df = pd.DataFrame({'value': [1, 2, 3]}, index=['2022-01-01', '2022-01-02', '2022-01-03'])

# 将字符串索引转换为 DatetimeIndex
df.index = pd.to_datetime(df.index)

# 对 DataFrame 进行重采样
df_resampled = df.resample('D').mean()

print(df_resampled)

在上面的代码中，我们将示例 DataFrame 的索引从字符串转换为 DatetimeIndex，然后对其进行了每日重采样。根据你的需求，你可以将 'D' 替换为其他的时间周期。

相关问题

提示错误：TypeError: Only valid with DatetimeIndex, TimedeltaIndex or PeriodIndex, but got an instance of 'Int64Index'

这个错误提示通常是因为DataFrame的索引不是时间类型的索引，而是整数类型的索引。要想使用时间相关的方法，需要先将索引转换为时间类型的索引。以下是示例代码：

import pandas as pd

# 读取数据
df = pd.read_csv("data.csv")

# 将“交易日期”字段转换为时间类型，并设置为索引
df["交易日期"] = pd.to_datetime(df["交易日期"])
df = df.set_index("交易日期")

# 使用时间相关的方法
weekly_df = df.resample("W").sum()
rolling_df = df.rolling("7D").sum()

# 打印结果
print("Weekly data:")
print(weekly_df)
print("\nRolling data:")
print(rolling_df)

在示例代码中，我们使用`pd.to_datetime`方法将“交易日期”字段转换为时间类型，并使用`set_index`方法将其设置为索引。然后，可以使用时间相关的方法，例如`resample`方法对数据进行重采样，`rolling`方法对数据进行滚动计算。最后，使用`print`函数打印输出结果。

TypeError: Only valid with DatetimeIndex, TimedeltaIndex or PeriodIndex, but got an instance of 'Index'

这个错误通常是由于在进行时间序列分析或操作时，使用了不支持时间类型的索引。要解决这个问题，可以尝试将索引转换为支持时间类型的类型。可以使用`pd.to_datetime`函数将索引转换为时间类型，示例代码如下：

import pandas as pd

# 假设 trips_df 是一个 DataFrame，有一个名为 'Start date' 的时间列
trips_df['Start date'] = pd.to_datetime(trips_df['Start date'])
trips_df.set_index('Start date', inplace=True)

# 将索引转换为 DatetimeIndex 类型
trips_df.index = pd.DatetimeIndex(trips_df.index)

# 对 trips_df 进行时间序列分析或操作

在这个示例中，首先将 `Start date` 列转换为时间类型，并将其设置为索引。然后，使用 `pd.DatetimeIndex` 函数将索引转换为 `DatetimeIndex` 类型。这样就可以在进行时间序列分析或操作时避免出现 `TypeError` 错误了。