如何将Pandas DataFrame行按列值均匀分配至小时时间戳

核心思路 #

针对每行数据，根据Execution的数值生成对应数量的连续小时时间戳，再将这些时间戳拆分成独立行，每行的Execution固定为1；Execution为1的行直接保留原时间戳即可。

代码实现 #

import pandas as pd

# 替换为你的实际DataFrame
df = pd.DataFrame({
    'DateTime': ['2023-04-03 07:00:00', '2023-04-03 10:00:00', '2023-04-03 12:00:00', '2023-04-03 14:00:00', '2023-04-03 18:00:00'],
    'Execution': [4, 1, 1, 1, 1]
})

# 1. 确保DateTime列是datetime类型
df['DateTime'] = pd.to_datetime(df['DateTime'])

# 2. 为每行生成对应数量的连续小时时间序列
df['DateTime'] = df.apply(
    lambda row: pd.date_range(start=row['DateTime'], periods=row['Execution'], freq='H'),
    axis=1
)

# 3. 展开时间序列为独立行，重置索引并统一Execution值为1
result_df = df.explode('DateTime').reset_index(drop=True)
result_df['Execution'] = 1

print(result_df)

代码说明 #

• 先转换DateTime列类型为datetime，保证时间运算的合法性；
• 用pd.date_range生成连续小时：比如Execution=4时，会从7:00开始生成4个连续小时的时间戳；
• 通过explode把每行的时间序列拆成单独行，最后统一设置Execution为1，得到预期格式的结果。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者GKAK