データフレームをインデックスする良い方法はありますか？

Question

私はPythonとデータフレームが初めてです。このような何かを行うには良い方法がありますかと思いまして：

df['Datetime'] = df.index 
df.reset_index(inplace=True, drop=True) 
df['id'] = df.index 
df.index = df['Datetime'] 
df.drop('Datetime', axis=1, inplace=True) 

私は数式（sin(2*pi*id)がsin(2*pi*datetime)より良い作品）でそれを使用することができますので、私はID /インデックス列を必要としています。

列を移動しなくても簡単に生成する方法はありますか？

更新：

print(df.index) 
print(df['id']) 

出力：

DatetimeIndex(['2013-01-03', '2013-01-04', '2013-01-07', '2013-01-08', 
       '2013-01-09', '2013-01-10', '2013-01-11', '2013-01-14', 
       '2013-01-15', '2013-01-16', 
       ... 
       '2014-01-20', '2014-01-21', '2014-01-22', '2014-01-23', 
       '2014-01-24', '2014-01-27', '2014-01-28', '2014-01-29', 
       '2014-01-30', '2014-01-31'], 
       dtype='datetime64[ns]', length=282, freq=None, tz='UTC') 
2013-01-03 00:00:00+00:00  0 
2013-01-04 00:00:00+00:00  1 
2013-01-07 00:00:00+00:00  2 
2013-01-08 00:00:00+00:00  3 
2013-01-09 00:00:00+00:00  4 
2013-01-10 00:00:00+00:00  5 
2013-01-11 00:00:00+00:00  6 
2013-01-14 00:00:00+00:00  7 

Answer 1

あなたが再構築たいデータフレームにpd.DataFrameを使用することができます。

import numpy as np 
import pandas as pd 

df = pd.DataFrame(index=pd.date_range('2009-1-1', periods=4)) 
df['Datetime'] = df.index 
df.reset_index(inplace=True, drop=True) 
df['id'] = df.index 
df.index = df['Datetime'] 
df.drop('Datetime', axis=1, inplace=True) 

df = pd.DataFrame(index=pd.date_range('2009-1-1', periods=4)) 
df = pd.DataFrame({'id': np.arange(len(df))}, index=df.index) 
#    id 
# 2009-01-01 0 
# 2009-01-02 1 
# 2009-01-03 2 
# 2009-01-04 3 

と同等であるか、A L points outとして、あなたは、単に

df['id'] = np.arange(len(df))