Python Cumsum与熊猫讨论财务数据

我对python非常陌生，我使用

pd.read\u excel

函数成功地从excel数据表导入了数据。数据以以下方式排列在数据帧中：

我试图在此数据帧上执行cumsum（），但收到以下错误消息：

TypeError: unsupported operand type(s) for +: 'Timestamp' and 'Timestamp'

如何在不删除日期列的情况下，仅对返回列强制使用cumsum（）

我使用以下功能添加了数据：
oFX=pd.read\u excel（'C:\\Work\\Python Dev\\Athenes\\FX.xlsx'，0）

data.info（）

如下所示：
oFX.info（）的

Int64Index:4133个条目，0到4132
数据列（共11列）：
日期4133非空datetime64[ns]
4133澳元非空浮动64
CAD 4133非空浮点64
CHF 4133非空浮点64
4133欧元非空浮动64
4133英镑非空浮动64
4133日元非空浮动64
KRW 4133非空浮点64
MEP 4133非空浮点64
NZD 4133非空浮点64
4133美元非零浮动64
数据类型：datetime64[ns]（1），float64（10）
内存使用率：387.5 KB

提前感谢。
由于您的“日期”只是每日记录，您可以临时将索引设置到该列，请调用
cumsum
，然后
reset\u index
：

oFX.set_index('Dates').cumsum().reset_index()

由于您的“日期”只是日常条目，您可以临时设置该列的索引，调用
cumsum
，然后
reset\u index
：

oFX.set_index('Dates').cumsum().reset_index()

请发布x.info（）int64索引的
df.info（）
输出：4133个条目，0到4132个数据列（共11列）：日期4133非空datetime64[ns]澳元4133非零浮动64加元4133非零浮动64瑞士法郎4133非零浮动64欧元4133非零浮动64英镑4133非零浮动64日元4133非零浮动64韩元4133非零浮动64墨西哥元4133非零浮动64新西兰元4133非零浮动64美元4133非零浮动64数据类型：datetime64[ns]（1），float64（10）内存使用率：387.5 KB
进入您的问题，不要作为注释，也要发布原始输入数据以及如何创建df。请发布来自
df.info（）
oFX.info（）Int64Index:4133个条目，0到4132个数据列（共11列）：Dates 4133非空datetime64[ns]澳元4133非零浮动64加元4133非零浮动64瑞士法郎4133非零浮动64欧元4133非零浮动64英镑4133非零浮动64日元4133非零浮动64韩元4133非零浮动64墨西哥元4133非零浮动64新西兰元4133非零浮动64美元4133非零浮动64数据类型：datetime64[ns]（1），float64（10）内存使用率：387.5 KB

在您的问题中，不要作为注释，也要发布原始输入数据以及如何创建dfThanks！为什么要重置索引？要将日期列恢复为常规列，谢谢！为什么要重置索引呢？将日期列恢复为常规列