python操作resultym.csv数据表（有Date（YYYY/MM）、TotalPrice两列数据），数据表第一行为表头信息，数据表中前27行都有数据，以此为基础，python调用resultym.csv表进行操作：循环调用以resultym.csv为数据集构建的pytorch lstm预测模型，该模型能够根据Date值来预测TotalPrice值，然后将第一次预测出的y_test_pred赋值给B26、将第二次预测出的值赋给B27、将第三次预测出的值赋给B28，一直循环直到求出B50的数值。每预测出一个值就在表的最后插入一组数据，Date插入的值按照前面的年月往下延，TotalPrice插入的值定义为2222222.5。直到求出第50行的数值，脚本停止运行。

可以使用Pandas库进行操作，具体的代码如下：

import pandas as pd
import torch

# 读取数据集
df = pd.read_csv('resultym.csv')

# 将Date列转换为时间格式
df['Date'] = pd.to_datetime(df['Date'])

# 定义循环次数和起始行号
n = 0
start_row = 26

# 循环预测并插入数据
while n < 24:
    # 选取需要预测的数据
    x_test = df.iloc[start_row-26:start_row, 0].values
    x_test = torch.tensor(x_test.reshape(-1, 1, 1)).float()

    # 加载预测模型并进行预测
    model = torch.load('lstm_model.pth')
    y_test_pred = model(x_test).detach().numpy()[0][0]

    # 将预测结果插入数据集
    new_date = df.iloc[start_row-1]['Date'].replace(month=df.iloc[start_row-1]['Date'].month+1)
    new_price = 2222222.5
    df = df.append({'Date': new_date, 'TotalPrice': new_price}, ignore_index=True)

    # 将预测结果赋值给对应的单元格
    cell_name = 'B' + str(start_row+1)
    df.at[start_row, cell_name] = y_test_pred

    # 更新循环计数器和起始行号
    n += 1
    start_row += 1

# 将更新后的数据集保存为CSV文件
df.to_csv('resultym_updated.csv', index=False)

需要注意的是，这里的预测模型需要根据具体情况进行定义和训练，同时也需要根据具体数据集的情况进行调整。此外，代码中使用了硬编码的方式来指定起始行号和循环次数，也可以根据具体需求进行修改。