Python 将日期时间索引转换为机器倾斜x值的序列号

这似乎是一个基本问题。我想使用pandas数据帧中的datetime索引作为单变量时间序列比较的机器倾斜算法的x值

我试图隔离索引，然后将其转换为一个数字，但出现了一个错误

df=data["Close"]
idx=df.index
df.index.get_loc(idx)


Date
2014-03-31    0.9260
2014-04-01    0.9269
2014-04-02    0.9239
2014-04-03    0.9247
2014-04-04    0.9233

这就是我添加代码时得到的结果

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将一列1添加到我的数据框中的值的数量中

您可以添加一列，其值

范围为（1，len（数据）+1）

，如下所示：

df = pd.DataFrame({"y": [5, 4, 3, 2, 1]}, index=pd.date_range(start="2019-08-01", periods=5))

In [3]: df
Out[3]:
            y
2019-08-01  5
2019-08-02  4
2019-08-03  3
2019-08-04  2
2019-08-05  1

df["x"] = range(1, len(df) + 1)

In [7]: df
Out[7]:
            y  x
2019-08-01  5  1
2019-08-02  4  2
2019-08-03  3  3
2019-08-04  2  4
2019-08-05  1  5

---

您可以添加一个值为

范围（1，len（data）+1）

的列，如下所示：

df = pd.DataFrame({"y": [5, 4, 3, 2, 1]}, index=pd.date_range(start="2019-08-01", periods=5))

In [3]: df
Out[3]:
            y
2019-08-01  5
2019-08-02  4
2019-08-03  3
2019-08-04  2
2019-08-05  1

df["x"] = range(1, len(df) + 1)

In [7]: df
Out[7]:
            y  x
2019-08-01  5  1
2019-08-02  4  2
2019-08-03  3  3
2019-08-04  2  4
2019-08-05  1  5

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首先，为一列数据框，双击选择列关闭

df = data[["Close"]]
df["x"] = np.arange(1, len(df) + 1)
print (df)
             Close  x
Date                 
2014-03-31  0.9260  1
2014-04-01  0.9269  2
2014-04-02  0.9239  3
2014-04-03  0.9247  4
2014-04-04  0.9233  5

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首先，为一列数据框，双击选择列关闭

df = data[["Close"]]
df["x"] = np.arange(1, len(df) + 1)
print (df)
             Close  x
Date                 
2014-03-31  0.9260  1
2014-04-01  0.9269  2
2014-04-02  0.9239  3
2014-04-03  0.9247  4
2014-04-04  0.9233  5

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当我添加你的行时，它会变成一行而不是一列？这很奇怪，你能复制它吗？当我添加你的行时，它会变成一行而不是一列吗？这很奇怪，你能复制它吗？预期输出是什么，你能添加到问题中吗？预期输出是什么，你能添加到问题中吗？干杯，非常感谢。干杯，非常感谢。