如何向Pandas Dataframe数据集添加或插入额外的行和元素？

zpgglvta 于 2023-06-28 发布在其他

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我有问题插入额外的行到下面看到的dataframe。数据集有两列，如下所示。计划是在行之间添加一些缺失的时间（10：03：00，10：05：00，10：07：00....），并使添加的行的列元素全为零。

Time   Z(dB)

0 1900 - 01 - 01 10：02：00 0.000 1 1900 - 01 - 01 10：04：00 0.000 2 1900 - 01 - 01 10：06：00 0.000 3 1900 - 01 - 01 10：08：00 0.000 4 1900 - 01 - 01 10：十：00 0.000 5 1900 - 01 - 01 10：十二：00 0.000 6 1900 - 01 - 01 10：十四：00 0.000 7 1900 - 01 - 01 10：十六：00 0.000 8 1900 - 01 - 01 10：十八：00 0.000 9 1900 - 01 - 01 10：二十：00 0.000 10 1900 - 01 - 01 10：二十二：00 0.000 11 1900 - 01 - 01 10：二十四：00 0.000 12 1900 - 01 - 01二十六：00 0.000 13 1900 - 01 - 01 10：二十八：00 0.000 14 1900 - 01 - 01 10：三十：00 0.000 15 1900 - 01 - 01 10：三十二：00 0.000

#"df" DataFrame, inserting rows for a range of date
dt =pd.date_range('1900-01-01 10:01:00','1900-01-01 00:00:00')
idx=pd.DatetimeIndex(dt)
df=df.reindex(idx)
print(df)

pandas

来源：https://stackoverflow.com/questions/76544002/how-do-i-add-or-insert-additional-rows-and-elements-to-a-pandas-dataframe-datase

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按热度按时间

chhqkbe11#

您可以使用date_range以1 min的频率创建新索引并重新索引：

import pandas as pd

data = [ ["1900-01-01 10:02:00", 0.000],
         ["1900-01-01 10:04:00", 0.000], 
         ["1900-01-01 10:06:00", 0.000], 
         ["1900-01-01 10:08:00", 0.000], 
         ["1900-01-01 10:10:00", 0.000], 
         ["1900-01-01 10:12:00", 0.000], 
         ["1900-01-01 10:14:00", 0.000], 
         ["1900-01-01 10:16:00", 0.000], 
         ["1900-01-01 10:18:00", 0.000],
         ["1900-01-01 10:20:00", 0.000], 
         ["1900-01-01 10:22:00", 0.000], 
         ["1900-01-01 10:24:00", 0.000], 
         ["1900-01-01 10:26:00", 0.000], 
         ["1900-01-01 10:28:00", 0.000], 
         ["1900-01-01 10:30:00", 0.000], 
         ["1900-01-01 10:32:00", 0.000]]

df = pd.DataFrame.from_records(data=data, columns=["Time", "Z(dB)"])
df["Time"] = pd.to_datetime(df["Time"])
df = df.set_index("Time")

idx = pd.date_range("1900-01-01 10:02", "1900-01-01 10:32", freq="1min")
df = df.reindex(idx, fill_value=0)

# print(df.head())
# 1900-01-01 10:02:00    0.0
# 1900-01-01 10:03:00    0.0
# 1900-01-01 10:04:00    0.0
# 1900-01-01 10:05:00    0.0
# 1900-01-01 10:06:00    0.0

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