Python yfinance场景下为pandas DataFrame添加未来日期新行的问题咨询

首先确认你的valid表索引为日期格式，如果不是先执行转换：

import pandas as pd
valid.index = pd.to_datetime(valid.index)

方案1：新增单条未来日期行 #

直接用loc方法指定日期索引赋值即可，自动生成新行：

# 按索引位置填入Close和Predictions列的对应值
valid.loc['2021-09-25'] = [15434.1, 15434.1]

方案2：批量新增连续未来日期行 #

如果需要一次性添加多天数据，先生成目标日期序列，构造新表后合并即可：

# 示例：生成2021-09-25开始的连续7天日期
future_dates = pd.date_range(start='2021-09-25', periods=7, freq='D')

# 构造未来日期对应的数据表，列名和原表保持一致
future_df = pd.DataFrame(
    # 按实际需求填入对应日期的Close、Predictions数值
    data = [
        [15434.1, 15434.1],
        [15200.3, 15210.5],
        # 后续日期的数值以此类推
    ],
    index = future_dates,
    columns = valid.columns
)

# 合并到原表
valid = pd.concat([valid, future_df])

可选操作：按日期排序 #

如果新增行后需要保证日期顺序连续，执行索引排序即可：

valid = valid.sort_index()

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Armani42