想要数据集中间隔超过15s的两个索引之间添加一行

要在数据集中间隔超过15秒的两个索引之间添加一行，您可以按照以下步骤进行操作：

1. 加载数据集：首先，加载包含时间和数据值的数据集。您可以使用Python中的pandas库或其他适合处理数据的库来加载数据集。

2. 计算时间间隔：根据时间列计算每个数据点之间的时间差。您可以使用pandas库中的`diff()`函数来计算时间差。

3. 找到超过15秒间隔的数据点：使用条件语句找到超过15秒间隔的数据点。比较时间差列中的值与15秒的阈值。

4. 找到对应的索引号：对于超过15秒间隔的数据点，找到其对应的索引号。您可以使用pandas库中的`index`属性来获取索引号。

5. 添加新行：在超过15秒间隔的数据点之间插入新的行。您可以使用pandas库中的`DataFrame.loc`属性来定位插入位置，并使用`DataFrame.loc`或`DataFrame.iloc`属性来插入新行。

下面是一个简单的示例代码来实现上述步骤：

import pandas as pd

# 加载数据集
df = pd.read_csv('your_dataset.csv')

# 计算时间间隔
df['time_diff'] = pd.to_datetime(df['timestamp']).diff().dt.total_seconds()

# 找到超过15秒间隔的数据点
outliers = df[df['time_diff'] > 15]

# 找到对应的索引号
outlier_indices = outliers.index

# 添加新行
for index in outlier_indices:
    prev_index = index - 1
    next_index = index + 1

    # 获取前后数据点的值
    prev_value = df.loc[prev_index, 'data']
    next_value = df.loc[next_index, 'data']

    # 创建新行数据
    new_row = {'timestamp': '', 'data': (prev_value + next_value) / 2}
    
    # 在超过15秒间隔的数据点之间插入新的行
    df = pd.concat([df.iloc[:next_index], pd.DataFrame([new_row]), df.iloc[next_index:]], ignore_index=True)

# 重置索引
df = df.reset_index(drop=True)

请注意，上述代码中的`'your_dataset.csv'`应该替换为您实际的数据集文件路径。此外，插入新行的方法可以根据您的需求进行调整，上述代码中使用了前后数据点平均值作为新行的值。

希望这个示例能够帮助您在数据集中间隔超过15秒的两个索引之间添加一行。