missing = "[]" data = pd.read_csv('result.csv',header=0,na_values=missing) data = pd.to_datetime(data['发表时间']) print(data.isnull) data.reset_index('发表时间', inplace=True)

根据你的代码，你将CSV文件读入一个DataFrame，并将缺失值标记为 "[]"。然后，你使用 `pd.to_datetime()` 将 '发表时间' 列转换为日期时间类型。接下来，你尝试使用 `reset_index()` 方法在 '发表时间' 列上进行重置索引。

然而，根据你提供的错误信息，看起来你遇到了一个问题。错误信息显示 `TypeError: Cannot reset_index inplace on a Series to create a DataFrame`，意味着你不能直接在Series上使用`reset_index()`方法来创建一个DataFrame。

为了解决这个问题，你可以通过将Series转换为DataFrame来使用`reset_index()`方法。以下是修改后的代码示例：

import pandas as pd

missing = "[]"
data = pd.read_csv('result.csv', header=0, na_values=missing)

data['发表时间'] = pd.to_datetime(data['发表时间'])
data.reset_index(inplace=True)

在上述示例中，我们首先读取CSV文件并创建DataFrame对象。然后，我们使用`pd.to_datetime()`将 '发表时间' 列转换为日期时间类型。最后，我们使用`reset_index()`方法重置整个DataFrame的索引。

请注意，在修改代码时，我将 `reset_index()` 方法应用于整个DataFrame而不是特定的列。

如果你还有其他问题，请提供更多细节。