在pandas dataframe中为另一个dateframe列中的每个日期添加一行

在pandas DataFrame中为另一个DataFrame列中的每个日期添加一行可以使用concat()函数来实现。concat()函数可以将两个DataFrame对象按行连接在一起。

具体步骤如下：

1. 首先，导入pandas库：import pandas as pd
2. 创建两个DataFrame对象，分别为df1和df2，其中df1是待添加行的DataFrame，df2是另一个DataFrame，包含待添加行的日期列。
3. 将df1和df2按行连接起来，生成新的DataFrame对象new_df，使用concat()函数实现： new_df = pd.concat([df1, df2], ignore_index=True)
4. 参数说明：
   • [df1, df2]：要连接的DataFrame对象列表，按顺序连接。
   • ignore_index=True：忽略原有的索引，生成新的索引。

• 最后，打印输出新的DataFrame对象new_df，即包含了为另一个DataFrame列中的每个日期添加一行后的结果。

下面是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建待添加行的DataFrame对象df1
df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})

# 创建另一个DataFrame对象df2，包含日期列
df2 = pd.DataFrame({'Date': ['2022-01-01', '2022-01-02', '2022-01-03']})

# 将df1和df2按行连接起来，生成新的DataFrame对象new_df
new_df = pd.concat([df1, df2], ignore_index=True)

# 打印输出新的DataFrame对象new_df
print(new_df)

以上代码将df1和df2按行连接，并生成新的DataFrame对象new_df。输出结果如下：

   A    B        Date
0  1  4.0         NaN
1  2  5.0         NaN
2  3  6.0         NaN
3  NaN  NaN  2022-01-01
4  NaN  NaN  2022-01-02
5  NaN  NaN  2022-01-03

在新的DataFrame对象new_df中，df1的每一行都对应了df2中日期列中的一个日期，并且新的行中其它列的值为NaN。