python 用df.resample后，会添加时间数据

是的，当你使用 `df.resample` 对 DataFrame 进行重采样时，返回的结果中会包含一个新的时间索引。这个时间索引是根据重采样规则生成的，它的取值范围是原始时间索引的最小值和最大值之间的所有时间点。例如，如果你将数据按天进行重采样，那么新的时间索引将包含原始时间索引中的每一天。

如果你不需要新的时间索引，可以使用 `groupby` 函数对 DataFrame 进行分组操作，而不是使用 `resample` 函数。例如，如果你想按天对 DataFrame 进行分组，并对每个分组进行聚合操作，可以这样实现：

import pandas as pd

# 假设 df 是一个 DataFrame，其中包含时间序列数据
df = ...

# 将 df 按天进行分组，并对每个分组进行求和操作
df_grouped = df.groupby(pd.Grouper(freq='D')).sum()

这样，`df_grouped` 中将不包含新的时间索引，而是按照天数进行分组的结果，并对每个分组进行了求和操作。需要注意的是，`groupby` 函数的参数是一个 `pd.Grouper` 对象，它表示按照什么频率进行分组。在上面的例子中，`freq='D'` 表示按照天数进行分组。你可以根据需要选择其他的分组频率。