Python中如何按时间步在DataFrame开头添加指定值

嘿，这个需求用Pandas就能轻松搞定，我给你分享两种靠谱的实现方式：

方法1：构造单行DataFrame后拼接（推荐） #

这是最稳妥的方式，尤其适配新版本的Pandas（append方法已经被标记为废弃）：

import pandas as pd

# 假设你的原始DataFrame名为df
# 1. 获取原DataFrame的第一个时间索引
first_time = df.index[0]
# 2. 计算新行的时间索引（减去30分钟）
new_time = first_time - pd.Timedelta(minutes=30)
# 3. 构造包含新行的DataFrame
new_row_df = pd.DataFrame({'value': [2.0]}, index=[new_time])
# 4. 将新行DataFrame与原DataFrame拼接，新行在前
df = pd.concat([new_row_df, df])

补充说明： #

• 如果你的DataFrame索引还不是datetime类型，记得先转换：df.index = pd.to_datetime(df.index)
• 拼接后的结果不需要额外排序，因为新行的时间索引本身就比原第一行早，concat按顺序拼接后自然在开头

方法2：使用append（仅兼容旧版Pandas） #

如果你还在使用Pandas 1.4.x及更早版本，可以用append快速实现，但注意这个方法在新版本会被移除：

import pandas as pd

first_time = df.index[0]
new_time = first_time - pd.Timedelta(minutes=30)
# 构造字典形式的新行并append
df = df.append(pd.Series({'value': 2.0}, name=new_time))
# 因为append会把新行放在末尾，所以需要重新按索引排序
df = df.sort_index()

这样处理后，你的DataFrame开头就会多出一行时间为2014-05-21 09:30:00、值为2.0的记录啦~

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Chi