如何在DataFrame每行后插入4行，每行时间依次递增1小时

现有如下pandas DataFrame，A列为日期时间数据：

需要在每一行后插入4行数据，每行时间比原行依次增加1小时，新增行的B列留空，最终得到目标结果。

下面提供两种简洁的实现方法：

方法1：分组扩展+时间偏移 #

import pandas as pd

# 确保A列为datetime类型（原始数据非datetime时执行）
df['A'] = pd.to_datetime(df['A'])

# 为每行添加唯一组标识
df['group_id'] = df.index

# 每个组重复5次（原行+4条新增行）
expanded_df = df.loc[df.index.repeat(5)].reset_index(drop=True)

# 计算组内时间偏移：第0行偏移0小时，第1行+1h...第4行+4h
expanded_df['A'] = expanded_df['A'] + pd.to_timedelta(expanded_df.groupby('group_id').cumcount(), unit='hour')

# 仅保留原行（组内第0行）的B值，其余设为空
expanded_df.loc[expanded_df.groupby('group_id').cumcount() != 0, 'B'] = pd.NA

# 移除临时组标识列，得到最终结果
df_new = expanded_df.drop('group_id', axis=1)

方法2：生成时间序列+explode #

这种方法代码更简洁，适合中小数据量场景：

import pandas as pd

# 转换A列为datetime类型
df['A'] = pd.to_datetime(df['A'])

# 为每行生成包含5个连续小时时间点的序列
df['A'] = df['A'].apply(lambda dt: pd.date_range(start=dt, periods=5, freq='h'))

# 展开序列为独立行
df_new = df.explode('A').reset_index(drop=True)

# 仅保留每组第1行的B值，其余设为空
df_new['B'] = df_new['B'].where(df_new.index % 5 == 0, pd.NA)

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Rachel Tumbleson