通过在现有数据帧中传递一系列日期时间来创建新的数据帧

，可以使用Python中的pandas库来实现。具体步骤如下：

1. 导入pandas库：在Python脚本中导入pandas库，以便使用其中的数据结构和函数。

import pandas as pd

1. 创建现有数据帧：使用pandas的DataFrame函数创建一个现有的数据帧，可以从文件、数据库或其他数据源中读取数据。

existing_dataframe = pd.DataFrame(...)

1. 创建日期时间序列：使用pandas的date_range函数创建一个日期时间序列，指定起始日期、结束日期和频率等参数。

date_range = pd.date_range(start='2022-01-01', end='2022-01-31', freq='D')

1. 创建新的数据帧：使用pandas的reindex函数将日期时间序列应用到现有数据帧中，创建一个新的数据帧。

new_dataframe = existing_dataframe.reindex(date_range)

在上述步骤中，可以根据具体需求调整参数，如起始日期、结束日期、频率等。通过这种方式，可以在现有数据帧中传递一系列日期时间，创建一个新的数据帧。

这种方法适用于需要按照日期时间对数据进行整理、分析或可视化的场景，例如时间序列分析、股票数据分析、天气数据分析等。

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