Python 如何根据日期创建单独的跟踪列？

我有一个数据帧，df:

df:
            val
date
2012-01-01  4.2      
2012-01-02  3.7
2012-01-03  6.2
2012-01-04  1.2
2012-01-05  2.4
2012-01-06  2.3

我要创建的是一个列，该列在指定日期的0处开始，并相应地填充该列（假设本例中的日期为2012-01-04）：

我尝试使用np.arange（），但无法集中到所需的行。日期列设置为索引（df）

---

谢谢。

我认为最简单的方法是分两部分进行：

df['tracking'] = pd.np.arange(len(df))

In [12]: df
Out[12]: 
            val  tracking
date                     
2012-01-01  4.2         0
2012-01-02  3.7         1
2012-01-03  6.2         2
2012-01-04  1.2         3
2012-01-05  2.4         4
2012-01-06  2.3         5

df['tracking'] -= df.ix['2012-01-04']['tracking']

In [14]: df
Out[14]: 
            val  tracking
date                     
2012-01-01  4.2        -3
2012-01-02  3.7        -2
2012-01-03  6.2        -1
2012-01-04  1.2         0
2012-01-05  2.4         1
2012-01-06  2.3         2

---

安迪，谢谢你的帮助。df目前实际上是一个系列。当我做df['tracking']=pd.np.arange（len（df））时，我得到了“跟踪不在本系列中！”我该怎么处理？谢谢。你可以简单地把它变成一个数据帧：

df=pd.DataFrame（df）

：）注意：只调用DataFrames-df可能是一个很好的做法！同意。这真的很有帮助。谢谢。作为实践，在进行连接和合并时，我是否应该将系列转换为一列DF？或者这真的是一个个案基础吗？@user1911092我不确定我是否理解这个问题，你不能只使用数据帧进行连接吗？也许这应该是另一个问题。

df['tracking'] = pd.np.arange(len(df))

In [12]: df
Out[12]: 
            val  tracking
date                     
2012-01-01  4.2         0
2012-01-02  3.7         1
2012-01-03  6.2         2
2012-01-04  1.2         3
2012-01-05  2.4         4
2012-01-06  2.3         5

df['tracking'] -= df.ix['2012-01-04']['tracking']

In [14]: df
Out[14]: 
            val  tracking
date                     
2012-01-01  4.2        -3
2012-01-02  3.7        -2
2012-01-03  6.2        -1
2012-01-04  1.2         0
2012-01-05  2.4         1
2012-01-06  2.3         2