pandas在时间序列中加入行

要在pandas中的时间序列中添加行，可以使用以下步骤：

1. 创建一个新的DataFrame对象，包含要添加的行数据。

2. 使用pandas的concat()函数将新的DataFrame对象与原始时间序列DataFrame对象连接起来。

例如，假设有以下时间序列DataFrame对象：

import pandas as pd

data = {'date': ['2021-01-01', '2021-01-02', '2021-01-03'],
        'value': [10, 20, 30]}

df = pd.DataFrame(data)
df['date'] = pd.to_datetime(df['date'])
df.set_index('date', inplace=True)

现在要添加一行数据，可以如下操作：

new_data = {'date': '2021-01-04', 'value': 40}
new_row = pd.DataFrame(new_data, index=[pd.to_datetime(new_data['date'])])

new_df = pd.concat([df, new_row])

这样就会将新的行数据添加到时间序列DataFrame对象中。

相关问题

pandas读取时间序列数据

使用pandas读取时间序列数据可以使用`read_csv()`函数，设置`parse_dates`和`index_col`参数即可。例如：

import pandas as pd

df = pd.read_csv('data.csv', parse_dates=[0], index_col=[0])

其中，`data.csv`是时间序列数据的文件名，`parse_dates=[0]`表示将第一列解析为日期时间格式，`index_col=[0]`表示将第一列作为DataFrame的索引。如果数据中有多列时间序列，可以在`parse_dates`和`index_col`参数中加入对应的列号。

怎么把时间加入到pandas并且每加一行 时间自动加一天

如果你想将时间加入到 pandas 数据框中，并且每加一行数据，时间自动加一天，可以使用 pandas 库中的 date_range 方法来生成时间序列，并将其作为数据框的一列。具体操作如下：

import pandas as pd

# 生成时间序列
dates = pd.date_range('2022-01-01', periods=5, freq='D')

# 创建空的数据框
df = pd.DataFrame(columns=['Date', 'Value'])

# 将时间序列作为数据框的一列
df['Date'] = dates

# 每加一行数据，时间自动加一天
new_data = pd.DataFrame({'Value': [1]})
df = pd.concat([new_data, df.loc[:]]).reset_index(drop=True)
df['Date'] = df['Date'] + pd.DateOffset(days=1)

print(df)

在上面的代码中，我们首先使用 date_range 方法生成了一个时间序列，起始时间为 2022-01-01，周期为 5 天，频率为每天。然后，我们创建了一个空的数据框，并将时间序列作为数据框的一列。接着，我们使用 concat 方法将新的数据和原始数据框作为参数传入，reset_index(drop=True) 表示重置索引并删除原来的索引列，这样新的数据就被插入到了数据框的第一行。最后，我们使用 pd.DateOffset(days=1) 将数据框中的日期加上一天。这样，每加一行数据，时间就自动加一天了。