以观测日期为基础添加多行数据的问题

假设我们有一个DataFrame，其中包含日期、名称和价值三列数据。假设我们想基于日期添加多行数据。

一种解决方法是使用pandas的groupby() 和 apply()函数。首先，我们需要将数据按日期分组，然后将每个组中的数据添加到DataFrame中。代码示例如下：

import pandas as pd
import datetime as dt

# 创建一个示例DataFrame
df = pd.DataFrame({'Date': ['2021-01-01', '2021-01-02', '2021-01-03'],
                   'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'],
                   'Value': [10, 20, 30]})

# 将日期列转换为datetime类型
df['Date'] = pd.to_datetime(df['Date'])

# 定义要添加的数据（可以通过其他方式获取，如读取文件等）
new_data = {'Date': ['2021-01-01', '2021-01-01', '2021-01-02', '2021-01-03'],
            'Name': ['Dave', 'Eve', 'Frank', 'Gina'],
            'Value': [15, 25, 35, 45]}

# 将日期列转换为datetime类型
new_df = pd.DataFrame(new_data)
new_df['Date'] = pd.to_datetime(new_df['Date'])

# 将原始DataFrame按照日期分组
grouped = df.groupby('Date')

# 使用apply()函数将新数据添加到每个组中
new_grouped = grouped.apply(lambda x: x.append(new_df.loc[new_df['Date'] == x.name]))

# 重置索引
new_df = new_grouped.reset_index(drop=True)

# 打印结果
print(new_df)

输出结果：

        Date     Name  Value
0 2021-01-01    Alice     10
1 2021-01-01     Dave     15
2 2021-01-01      Eve     25
3 2021-01-02      Bob     20
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