Python 从DataFrame中的DateTimeIndex获取整数索引值

如何从带有DateTimeIndex的DataFrame中获取基础索引数的范围？某些行已删除，因此这些值可能不是连续的

例如：

dates = pd.date_range('1/1/2000', periods=8)
df = pd.DataFrame(np.random.randn(8, 4), index=dates, columns=['A', 'B', 'C', 'D'])
df
Out[3]: 
                   A         B         C         D
2000-01-01  0.469112 -0.282863 -1.509059 -1.135632
2000-01-02  1.212112 -0.173215  0.119209 -1.044236
2000-01-03 -0.861849 -2.104569 -0.494929  1.071804
2000-01-04  0.721555 -0.706771 -1.039575  0.271860
2000-01-05 -0.424972  0.567020  0.276232 -1.087401
2000-01-06 -0.673690  0.113648 -1.478427  0.524988
2000-01-07  0.404705  0.577046 -1.715002 -1.039268
2000-01-08 -0.370647 -1.157892 -1.344312  0.844885

对于

df.index

我希望

DatetimeIndex(['2001-01-01', '2001-01-02', '2001-01-03' ...], dtype='datetime64[ns]', freq=None)

得到

[1, 2, 4, ...,26, etc]

在不包含df.reset_index（）的wat中，这可能吗？

要获得此信息：

[1, 2, 4, ...,26, etc]

如果不使用

df.reset_index（）

（即保持

DatetimeIndex

不变），为什么不迭代索引本身的长度范围：

range(df.index.shape[0])

要直接获取列表，您可以使用列表理解：

您可能还需要检查，它返回特定请求的索引标签的整数位置

unique_index = pd.Index(list('abc'))
unique_index.get_loc('b')

>>> 1

---

所有这些都假设您将使用此

列表

，而不是直接数据帧索引。（因为这显然不适用！）

您是否考虑使用索引的日期部分（01、25、…），并且最大整数可能不大于31？否。我正在考虑对数据帧使用基础整数索引。没有基础整数索引。如果删除DatetimeIndex，Pandas将默认为设置为数据帧中行数的RangeIndex。

unique_index = pd.Index(list('abc'))
unique_index.get_loc('b')

>>> 1