如何在Pandas DataFrame每行上下插入值为原值±1的新行

操作方案 #

你需要先把时间格式的字符串转为可运算的时间类型，再对每行做扩容处理，ffill是缺失值向前填充函数，和你需要的行扩容+值变换场景不匹配，所以无法实现需求。

具体实现代码 #

import pandas as pd

# 示例原始DataFrame，time列为你提到的%H:%S格式字符串
df = pd.DataFrame({
    "time": ["00:03", "00:05", "01:20"]
})

# 1. 转换时间列为timedelta类型，支持秒级加减
# 如果你的时间格式包含其他维度，可调整为pd.to_datetime并指定format参数
df["time"] = pd.to_timedelta("00:" + df["time"])

# 2. 对每行生成 减1秒、原值、加1秒 三个值，再展开为多行
df = df.assign(
    time = df["time"].apply(lambda x: [
        x - pd.Timedelta(seconds=1),
        x,
        x + pd.Timedelta(seconds=1)
    ])
).explode("time")

# 3. 可选：把时间列转回你需要的字符串格式
df["time"] = df["time"].dt.components.apply(
    lambda x: f"{x.hours:02d}:{x.seconds:02d}", axis=1
)

# 4. 重置索引得到最终结果
df = df.reset_index(drop=True)

运行后每行会自动扩展为三行，上下两行分别对应原行时间减1秒、加1秒，和你需要的效果一致。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Kamikaze K