我有一个DataFrame - ES_15M - 看起来如下：
[！[ES_15M] [1] [1]
以下是我正在使用的一些示例数据：
Ticker Date/Time Close
ES H7 10/18/16 1:44 PM 2128
ES H7 10/18/16 1:59 PM 2128.75
ES H7 10/18/16 2:14 PM 2125.75
ES H7 10/18/16 2:29 PM 2126.5
ES H7 10/18/16 2:44 PM 2126.5
ES H7 10/18/16 4:14 PM 2126
ES H7 10/18/16 4:44 PM 2126.25
ES H7 10/18/16 5:59 PM 2126.5
我想重新制作DataFrame，基本上只是复制它的图像，因为我要将这个数据帧与另一个（来自另一个python文件）合并。 'ES_15M'数据帧来自下面的'ES_LR_15M'Python文件。所以：
import sys
import os
sys.path.append(os.path.abspath(r"C:\Users\cost9\OneDrive\Documents\PYTHON\TEST-ASSURANCE FILES\LINEAR REGRESSION MULTI TREND IDENTIFICATION\LR\ES\STAGE 2"))
from ES_LR_1D import *
from ES_LR_1H import *
from ES_LR_15M import *
因此，在导入'ES_15M'数据帧后，我执行以下操作：
ES_15M_Summary = ES_15M
ES_15M_Summary = pd.DataFrame(ES_15M_Summary)
问题是，新的'ES_15M_Summary：
上的日期消失了
Ticker Date Open High Low Close Volume Open Interest \
0 ES H7 0 2128.25 2128.50 2128.00 2128.00 10 0
1 ES H7 1 2127.75 2129.25 2127.75 2128.75 6 0
2 ES H7 2 2127.25 2127.25 2124.50 2125.75 22 0
3 ES H7 3 2126.50 2126.50 2126.50 2126.50 1 0
4 ES H7 4 2125.75 2126.75 2125.75 2126.50 4 0
5 ES H7 5 2126.25 2126.25 2126.00 2126.00 6 0
6 ES H7 6 2126.50 2126.50 2126.25 2126.25 3 0
7 ES H7 7 2126.50 2126.50 2126.50 2126.50 2 0
8 ES H7 8 2127.00 2127.00 2127.00 2127.00 1 0
9 ES H7 9 2126.50 2127.75 2126.50 2127.75 2 0
我必须将这些日期与我要合并的其他数据帧相匹配，这是一个问题。如何在重新创建数据框时保留日期？
编辑：好的，这是一个样本。我正在创建随机AAPL股票价格数据，我需要与上面相同 - 重新创建DataFrame：
stocks = pd.DataFrame({
'ticker':np.repeat( ['aapl'], 25 ),
'date':np.tile( pd.date_range('1/1/2011', periods=25, freq='D'), 1 ),
'price':(np.random.randn(25).cumsum())})
date price ticker
0 2011-01-01 -1.642040 aapl
1 2011-01-02 -3.308491 aapl
2 2011-01-03 -4.843908 aapl
3 2011-01-04 -4.081345 aapl
4 2011-01-05 -3.356592 aapl
5 2011-01-06 -2.729077 aapl
6 2011-01-07 -2.011651 aapl
7 2011-01-08 -2.388161 aapl
8 2011-01-09 -1.198737 aapl
9 2011-01-10 -0.387553 aapl
10 2011-01-11 0.960245 aapl
当我使用随机价格数据重新创建DataFrame时，我获得与上面相同的值，日期仍然存在而不是整数替换它们：
stocks2 = pd.DataFrame(stocks)
所以我不确定原始示例中的代码有什么问题。