Pandas向DataFrame添加n个新日期行

Pandas是一个开源的数据分析和数据处理工具，它提供了一个名为DataFrame的数据结构，用于处理和分析结构化数据。要向DataFrame添加n个新日期行，可以使用Pandas的日期时间功能和索引操作。

首先，我们需要导入Pandas库并创建一个空的DataFrame对象。可以使用以下代码完成这一步骤：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame()

接下来，我们需要生成n个日期，并将其作为新行添加到DataFrame中。可以使用Pandas的date_range函数生成日期范围，并使用Pandas的append函数将新行添加到DataFrame中。以下是一个示例代码：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame()

n = 5  # 假设要添加5个新日期行

dates = pd.date_range(start='2022-01-01', periods=n)  # 生成n个日期

for date in dates:
    new_row = pd.DataFrame({'Date': [date]})
    df = df.append(new_row, ignore_index=True)

在上述代码中，我们使用date_range函数生成从'2022-01-01'开始的n个日期，并将其存储在dates变量中。然后，我们使用一个循环遍历每个日期，并使用DataFrame的append函数将每个日期作为新行添加到DataFrame中。最后，我们使用ignore_index=True参数来重新索引DataFrame。

完成上述步骤后，DataFrame将包含n个新日期行，其中每行只有一个名为'Date'的列，该列包含相应的日期值。

关于Pandas的更多信息和使用方法，可以参考腾讯云的相关产品和文档：

• 腾讯云产品：云数据库TDSQL、云数据库CynosDB、云数据库TBase
• 产品介绍链接地址：云数据库TDSQL、云数据库CynosDB、云数据库TBase

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