如果除了时间还有许多列数据需要同步处理改怎么修改代码

如果你有许多列数据需要同步处理，你可以在插入新行时，将其他列的数值也考虑在内。以下是修改后的示例代码：

import pandas as pd

# 读取CSV文件
df = pd.read_csv('your_file.csv')

# 将时间列转换为日期时间格式
df['时间'] = pd.to_datetime(df['时间'])

# 计算每个数据点之间的时间差
df['时间差'] = df['时间'].diff().dt.seconds

# 找到间隔大于15秒的行
mask = df['时间差'] > 15

# 创建一个空的DataFrame用于存储插入的新行数据
new_rows = pd.DataFrame(columns=df.columns)

# 循环处理每一行
for i, row in df[mask].iterrows():
    # 计算前后平均值
    average_values = {}
    for column in df.columns:
        if column not in ['时间', '时间差']:
            average_values[column] = (row[column] + df.loc[i+1, column]) / 2
    
    # 创建新行并插入数据
    new_row = {
        '时间': row['时间'] + pd.Timedelta(seconds=15),
        '时间差': 15  # 设置新行的时间差为15秒
    }
    new_row.update(average_values)
    
    # 添加到新行DataFrame中
    new_rows = new_rows.append(new_row, ignore_index=True)

# 将新行DataFrame与原始DataFrame合并
df = pd.concat([df, new_rows]).sort_values('时间')

# 重新索引
df = df.reset_index(drop=True)

# 保存到新的CSV文件
df.to_csv('new_file.csv', index=False)

在这个修改后的代码中，我们创建了一个空的DataFrame `new_rows` 来存储插入的新行数据。在循环处理每一行时，我们使用一个字典 `average_values` 来存储其他列的前后平均值。然后，我们将这些平均值与新行的时间和时间差一起添加到 `new_row` 中。最后，我们使用 `pd.concat()` 函数将 `new_rows` DataFrame 与原始的 DataFrame 进行合并。

希望这对你有帮助！如果你还有其他问题，请随时提问。