Pandas重采样报错：索引为DateTimeIndex仍提示仅支持时间索引

问题现象 #

处理小时级时间序列数据时，尝试通过重采样计算不同时间粒度的均值，持续触发错误：

TypeError: Only valid with DatetimeIndex, TimedeltaIndex or PeriodIndex, but got an instance of 'Index'

数据概览 #

数据框头部内容如下：

DateTimeUtc       DK1  ...        SE3        SE4
DateTimeUtc                                         ...                      
2022-01-01 00:00:00  2022-01-01 00:00:00  1691.712  ... -112.99925   93.56625
2022-01-01 01:00:00  2022-01-01 01:00:00  1244.341  ...   68.27500  345.15800
2022-01-01 02:00:00  2022-01-01 02:00:00   927.078  ...  308.46300  648.40400
2022-01-01 03:00:00  2022-01-01 03:00:00   612.140  ... 

尝试过程及问题 #

初始代码中，已将DateTimeUtc列转为Datetime类型并设置为索引，同时保留了该列的副本：

import pandas as pd
path = r'C:\Users\ERROR_2022.csv'
df = pd.read_csv(path)
df.columns = df.columns.str.replace('Unnamed: 0', 'DateTimeUtc') # 必要格式调整
df = df.set_index(pd.DatetimeIndex(df['DateTimeUtc']))

之后尝试指定on参数重采样：

weekly_summary = df.resample('W', on='DateTimeUtc')['DK1'].sum()

但原错误依旧。删除DateTimeUtc列后再次运行该代码，又触发新错误：

KeyError: 'The grouper name DateTimeUtc is not found'

最终解决方案 #

删除冗余的DateTimeUtc列，直接基于已设置的Datetime索引进行重采样：

df.drop('DateTimeUtc', axis = 1, inplace = True)
# 重采样计算日均值
daily_summary = df.resample('D')['DK1'].mean()

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Tom