Python 在计算中使用索引

我有一个df，它包含一个日期索引和另一个不同日期的列。我想在我的df中添加一列，即这两个日期之间的差值（以天为单位）。如何在计算中直接使用索引，而不必将其作为列引入df

MWE：

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在这种类型的计算中，访问索引的最佳方式是什么？

df[“delta”]=df[“某个日期”]-df.index。顺便说一下，您的MWE没有运行。啊，这样您就可以直接对索引和序列进行算术运算了？很高兴知道！如果你想回答这个问题，我会接受的。你能给我指出一些关于这种行为的文档吗？让我概括一下，因为这肯定会在某个时候出现：如果你有一个多索引而不仅仅是DatetimeIndex，你如何访问索引的特定级别？为了解决你的后续问题：
df['delta']=df['some_date']-df.index.get_level_值（'date'））
我添加了几个DUP。
datetime
one处理访问单个索引数组；另一种是访问
多索引中的多个数组。请注意，
pd.DataFrame.ix
已被弃用，以供参考。
df = pd.DataFrame(data = {"val": [1,2,3,4,5], "some_date": np.arange("2000-02-01", "2000-02-06", dtype="datetime64[D]")}, index = pd.date_range(start = "2000-01-01", end = "2000-01-05", periods = 5, name="date"))
#would like to do something like this
df["delta"] = df["some_date"] - df["date"] #produces an error