Das Indizieren eines Pandas-Datenrahmens mit dem datetime.date-Index führt zu KeyError ⇐ Python

[Anonymous]

Ich rufe einige Daten aus meiner MySQL-Datenbank ab. Diese Daten enthalten das Datum (nicht Datum/Uhrzeit) in einer Spalte und einige andere Zufallsdaten in den anderen Spalten. Nehmen wir an, dtf ist mein Datenrahmen. Es gibt noch keinen Index, also habe ich einen gesetzt

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dtf.set_index('date', inplace=True)

Jetzt möchte ich Daten von einem bestimmten Datum erhalten, also schreibe ich zum Beispiel:

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dtf.loc['2000-01-03']

oder einfach

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dtf['2000-01-03']

Das gibt mir einen KeyError:

Code: Select all

KeyError: '2000-01-03'

Aber ich weiß, dass es da drin ist; dtf.head() zeigt mir das.

Also habe ich mir den Typ des Index der ersten Zeile angesehen:

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type(dtf.index[0])

und es sagt mir: datetime.date. Alles gut. Wenn ich jetzt einfach tippe

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dtf.index

Die Ausgabe ist

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Index([2000-01-03, 2000-01-04, 2000-01-05, 2000-01-06, 2000-01-07, 2000-01-10,
2000-01-11, 2000-01-12, 2000-01-13, 2000-01-14,
...
2015-09-09, 2015-09-10, 2015-09-11, 2015-09-14, 2015-09-15, 2015-09-16,
2015-09-17, 2015-09-18, 2015-09-21, 2015-09-22],
dtype='object', name='date', length=2763)

Ich bin etwas verwirrt über dtype='object'. Sollte das nicht datetime.date lauten?
Wenn ich datetime in meiner MySQL-Tabelle anstelle von date verwende, funktioniert alles wie ein Zauber. Ist das ein Fehler oder eine Funktion? Ich würde wirklich gerne datetime.date verwenden, weil es meine Daten am besten beschreibt.
Meine Pandas-Version ist 0.17.0

Ich verwende Python 3.5.0

Mein Betriebssystem ist Arch Linux