Python 重新采样dataframe正在删除列

上面的数据帧有一个日期时间索引。我将其重新采样如下：

                    Val         ts  year  doy     interpolat  region_id
2000-02-18          NaN  950832000  2000   49           NaN      19987
2000-03-05          NaN  952214400  2000   65           NaN      19987
2000-03-21          NaN  953596800  2000   81           NaN      19987
2000-04-06  0.402539365  954979200  2000   97           NaN      19987
2000-04-22   0.54021746  956361600  2000  113           NaN      19987

但是，此重采样会导致此数据帧：

df = df.resample('D')

为什么“Val”列消失了？所有其他的专栏看起来也一团糟。有关数据帧来源的说明，请参阅

--编辑 根据@unutbu的问题：

                    ts  year  doy    interpolat  region_id
2000-01-01  1199180160  2008    1             1      19990
2000-01-02         NaN   NaN  NaN           NaN        NaN
2000-01-03         NaN   NaN  NaN           NaN        NaN
2000-01-04         NaN   NaN  NaN           NaN        NaN
2000-01-05         NaN   NaN  NaN           NaN        NaN

--编辑：以上数据框的csv文件全文如下：

---

出于某种原因，

Val

列可能没有数字数据类型，所有非数字（例如

object

dtype）列都将在

重采样中删除

要检查，只需查看
df.info（）


要将其转换为数字列，您可以使用
astype（float）
或
convert_objects
（
pd.To_numeric
从v0.17开始）。
重采样df的值为2008年1月和年份，而原始df仅在2000年2月开始。没错，不确定重采样df的值如何为2008年。原始df开始于2000年2月。在重新采样之前，您是否尝试过简单打印（df）？看起来这些是不同的数据帧。重采样不应该有这种效果。我有，在重采样之前它是可以的。请将
df.reset\u index（）.发布到dict（'list'）
，这样我们可以重现问题。
df.reset_index().to_dict('list')

{'index': [Timestamp('2000-02-18 00:00:00'), Timestamp('2000-03-05 00:00:00'), Timestamp('2000-03-21 00:00:00'), ... '0.670709965', '0.631584375', '0.562112815', '0.50740686', '0.4447712', '0.47880806', nan, nan]}