Python Pandas – 从DateTimeIndex创建一个DataFrame，忽略索引

在Python中，Pandas (Panel Data Analysis) 是一个优秀的数据分析工具，它提供了一个简单的方式来分析、处理和操作数据，尤其是在处理时间序列数据方面。在Pandas中，DateTimeIndex是一种非常常见的时间序列类型。但是，有时候我们需要从DateTimeIndex创建DataFrame，并忽略时间序列的索引。那么，该怎么做呢？本篇文章就来详细介绍如何从DateTimeIndex创建一个DataFrame并忽略索引。

创建一个DateTimeIndex

首先，让我们创建一个简单的DateTimeIndex。在这个例子中，我们将使用Pandas.date_range函数来创建日期范围(2018-01-01到2018-01-05)：

import pandas as pd
import numpy as np

idx = pd.date_range('2018-01-01', '2018-01-05')
print(idx)

输出：

DatetimeIndex(['2018-01-01', '2018-01-02', '2018-01-03', '2018-01-04', '2018-01-05'], dtype='datetime64[ns]', freq='D')

创建一个DataFrame并保留索引

接下来，我们将创建一个DataFrame，并把DateTimeIndex作为它的索引。

df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4, 5], 
                   'B': [10, 20, 30, 40, 50], 
                   'C': [100, 200, 300, 400, 500]}, index=idx)
print(df)

输出：

            A   B    C
2018-01-01  1  10  100
2018-01-02  2  20  200
2018-01-03  3  30  300
2018-01-04  4  40  400
2018-01-05  5  50  500

在上面的代码中，我们传递了一个字典对象来创建DataFrame，其中每个键代表DataFrame的一列，每个值是该列的数据。参数index指定了这个DataFrame的索引，它们来自已经创建的DateTimeIndex。

创建一个DataFrame并忽略索引

如果我们想从一个DateTimeIndex中创建一个DataFrame，但是不希望索引被保留，则需要使用reset_index函数。这将会删除DateTimeIndex，并用数字索引替代它。

df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4, 5], 
                   'B': [10, 20, 30, 40, 50], 
                   'C': [100, 200, 300, 400, 500]}, index=idx).reset_index(drop=True)
print(df)

输出：

   A   B    C
0  1  10  100
1  2  20  200
2  3  30  300
3  4  40  400
4  5  50  500

在上面的代码中，我们使用reset_index函数来删除DateTimeIndex，并使用drop=True参数来删除列名为“index”的列。请注意，使用drop=True参数可以确保该列被删除，否则它将被保留在DataFrame中。

结论

在Python Pandas中，DateTimeIndex是一种非常方便的时间序列类型。在某些情况下，我们需要从DateTimeIndex创建DataFrame，但是不希望在DataFrame中保留时间序列的索引。这时，我们需要使用reset_index函数将索引删除，并返回一个新的DataFrame，其中数字索引将替代时间序列的索引。