Python DateTimeIndex.Series属性错误

现在，我的数据框有两列：DateTimeIndex和Load列。我想根据DateTimeIndex添加第三列，该列具有从零开始的连续第二个计数

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy import signal
import numpy as np

# Create sample Data
df = pd.DataFrame([['2020-07-25 09:26:28',2],['2020-07-25 09:26:29',10],['2020-07-25 09:26:32',203],['2020-07-25 09:26:33',30]], 
                      columns = ['Time','Load'])
df['Time'] = pd.to_datetime(df['Time'])
df = df.set_index("Time")
rng = pd.date_range(df.index[0], df.index[-1], freq='s')
df = df.reindex(rng).fillna(0)

## Create Elapsed Seconds Timeseries from DateTimeIndex
ts = pd.Series(df.index(range(len(df.index)), index=df.index))

# Desired Output
                      Load  CountS
2020-07-25 09:26:28    2.0       1
2020-07-25 09:26:29   10.0       2
2020-07-25 09:26:30    0.0       3
2020-07-25 09:26:31    0.0       4
2020-07-25 09:26:32  203.0       5
2020-07-25 09:26:33   30.0       6

# Actual Output
---------------------------------------------------------------------------
TypeError                                 Traceback (most recent call last)
<ipython-input-32-02bfe0dcc12d> in <module>
     17 ## Create Elapsed Seconds Column from DateTimeIndex
     18 
---> 19 ts = pd.Series(df.index(range(len(df.index)), index=df.index))
     20 
     21 # df["Seconds"] =

TypeError: 'DatetimeIndex' object is not callable

将熊猫作为pd导入
将matplotlib.pyplot作为plt导入
从scipy输入信号
将numpy作为np导入
#创建示例数据
df=pd.数据帧（[[2020-07-2509:26:28'，2]，[2020-07-2509:26:29'，10]，[2020-07-2509:26:32'，203]，[2020-07-2509:26:33'，30]，
列=[“时间”，“加载]）
df['Time']=pd.to_datetime（df['Time']）
df=df.设置索引（“时间”）
rng=pd.date_范围（测向索引[0]，测向索引[-1]，频率='s'）
df=df.reindex（rng.fillna）（0）
##从DateTimeIndex创建已用秒数时间序列
ts=pd.系列（测向指数（范围（长度（测向指数）），指数=测向指数））
#期望输出
负载计数
2020-07-25 09:26:28    2.0       1
2020-07-25 09:26:29   10.0       2
2020-07-25 09:26:30    0.0       3
2020-07-25 09:26:31    0.0       4
2020-07-25 09:26:32  203.0       5
2020-07-25 09:26:33   30.0       6
#实际产量
---------------------------------------------------------------------------
TypeError回溯（最近一次调用上次）
在里面
17##从DateTimeIndex创建已用秒数列
18
--->19 ts=pd.系列（测向指数（范围（长度（测向指数）），指数=测向指数））
20
21#df[“秒”]=
TypeError:“DatetimeIndex”对象不可调用

问题似乎在于指令

df.index（范围（len（df.index））

您使用的是

df.index（）

，这可能会引发不可调用的错误（简单地看：括号表示方法，括号表示索引）。如果您想使用df.index的一部分，请使用语法

df.index[]

。由于不清楚您想要实现什么，我无法推荐更好的解决方案

更新：

在查看了所需的输出后，您可以通过

df.asfreq（'s'）.fillna（0）

输出：

                      Load
Time                      
2020-07-25 09:26:28    2.0
2020-07-25 09:26:29   10.0
2020-07-25 09:26:30    0.0
2020-07-25 09:26:31    0.0
2020-07-25 09:26:32  203.0
2020-07-25 09:26:33   30.0

关于秒数，可能有一个更简单的方法，但这是我给你的：

df['CountS'] = df.index.to_series().diff().astype('timedelta64[s]').fillna(0).cumsum() + 1


                      Load  CountS
Time                              
2020-07-25 09:26:28    2.0     1.0
2020-07-25 09:26:29   10.0     2.0
2020-07-25 09:26:30    0.0     3.0
2020-07-25 09:26:31    0.0     4.0
2020-07-25 09:26:32  203.0     5.0
2020-07-25 09:26:33   30.0     6.0

---

如果其他人以同样令人困惑的方式问我类似的问题（对不起，长期用户；我仍在学习如何更好地提问），下面的代码可以优雅地满足我的要求

# Change datetimeindex to timedelta by subtracting to datetimeindices.
# Change to integers by appending .seconds to datetime
# Assign values to new column "count"
df["Count"] = (df.index - df_index[0]).seconds

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你能包含完整的错误跟踪吗？完成。（我想！）我想基于DateTimeIndex创建一个以秒为单位的连续时间列。这仍然不能告诉我你想要什么。在社区中，最好发布包含所需输出的内容，请查看此资源：谢谢你，Yuca。我会这样做。