在此pandas df中，如何更改下面“日期”列中的所有日期时间值：
date cases
0 2020-01-22T00:00:00Z 0
1 2020-01-23T00:00:00Z 0
2 2020-01-24T00:00:00Z 0
3 2020-01-25T00:00:00Z 0
4 2020-01-26T00:00:00Z 0
5 2020-01-27T00:00:00Z 0
6 2020-01-28T00:00:00Z 0
7 2020-01-29T00:00:00Z 0
8 2020-01-30T00:00:00Z 0
9 2020-01-31T00:00:00Z 0
10 2020-02-01T00:00:00Z 0
11 2020-02-02T00:00:00Z 0
12 2020-02-03T00:00:00Z 0
13 2020-02-04T00:00:00Z 0
14 2020-02-05T00:00:00Z 0
15 2020-02-06T00:00:00Z 0
16 2020-02-07T00:00:00Z 0
17 2020-02-08T00:00:00Z 0
18 2020-02-09T00:00:00Z 0
19 2020-02-10T00:00:00Z 0
20 2020-02-11T00:00:00Z 0
21 2020-02-12T00:00:00Z 0
22 2020-02-13T00:00:00Z 0
23 2020-02-14T00:00:00Z 0
24 2020-02-15T00:00:00Z 0
25 2020-02-16T00:00:00Z 0
26 2020-02-17T00:00:00Z 0
27 2020-02-18T00:00:00Z 0
28 2020-02-19T00:00:00Z 0
29 2020-02-20T00:00:00Z 0
30 2020-02-21T00:00:00Z 0
31 2020-02-22T00:00:00Z 0
32 2020-02-23T00:00:00Z 0
33 2020-02-24T00:00:00Z 0
34 2020-02-25T00:00:00Z 0
35 2020-02-26T00:00:00Z 1
36 2020-02-27T00:00:00Z 1
37 2020-02-28T00:00:00Z 1
38 2020-02-29T00:00:00Z 2
39 2020-03-01T00:00:00Z 2
40 2020-03-02T00:00:00Z 2
41 2020-03-03T00:00:00Z 2
42 2020-03-04T00:00:00Z 4
43 2020-03-05T00:00:00Z 4
44 2020-03-06T00:00:00Z 13
45 2020-03-07T00:00:00Z 13
46 2020-03-08T00:00:00Z 20
47 2020-03-09T00:00:00Z 25
48 2020-03-10T00:00:00Z 31
49 2020-03-11T00:00:00Z 38
50 2020-03-12T00:00:00Z 52
51 2020-03-13T00:00:00Z 151
52 2020-03-14T00:00:00Z 151
53 2020-03-15T00:00:00Z 162
54 2020-03-16T00:00:00Z 200
55 2020-03-17T00:00:00Z 321
56 2020-03-18T00:00:00Z 372
57 2020-03-19T00:00:00Z 621
58 2020-03-20T00:00:00Z 793
59 2020-03-21T00:00:00Z 1021
60 2020-03-22T00:00:00Z 1546
61 2020-03-23T00:00:00Z 1924
62 2020-03-24T00:00:00Z 2247
63 2020-03-25T00:00:00Z 2554
64 2020-03-26T00:00:00Z 2985
65 2020-03-27T00:00:00Z 3417
66 2020-03-28T00:00:00Z 3904
67 2020-03-29T00:00:00Z 4256
68 2020-03-30T00:00:00Z 4579
69 2020-03-31T00:00:00Z 5717
70 2020-04-01T00:00:00Z 6836
71 2020-04-02T00:00:00Z 8044
为了以以下顺序结束？
date cases
0 0
1 0
2 0
3 0
4 0
5 0
6 0
7 0
8 0
9 0
10 0
11 0
12 0
13 0
14 0
15 0
16 0
17 0
18 0
19 0
20 0
21 0
22 0
23 0
24 0
25 0
26 0
27 0
28 0
29 0
30 0
31 0
32 0
33 0
34 0
35 1
36 1
37 1
38 2
39 2
40 2
41 2
42 4
43 4
44 13
45 13
46 20
47 25
48 31
49 38
50 52
51 151
52 151
53 162
54 200
55 321
56 372
57 621
58 793
59 1021
60 1546
61 1924
62 2247
63 2554
64 2985
65 3417
66 3904
67 4256
68 4579
69 5717
70 6836
71 8044
答案 0 :(得分：0)
如果我错了，请纠正我，但这是您要搜索的内容：
df['date'] = df.index