在dataframe python中的beging by timestep中添加一个值

Question

我有一个如下所示的数据帧

  df =
   index                value
2014-05-21 10:00:00      13.0
2014-05-21 10:30:00       8.0
2014-05-21 11:00:00       9.0
2014-05-21 11:30:00       7.0
2014-05-21 12:00:00       2.0
....

我如何在开始时添加一个新值2，它将是

^{pr2}$

以及

type(df.index) = pandas.core.indexes.datetimes.DatetimeIndex

我想在第一个索引中加上这个值，datetime将由timestep自动计算（在本例中是30分钟），有更好的方法吗？在

提前谢谢！在

Answer 1

也可以将reindex与索引append一起使用

df.reindex(pd.Index(['2014-05-21 09:30:00']).append(df.index),fill_value=2)
Out[116]: 
                     value
2014-05-21 09:30:00    2.0
2014-05-21 10:00:00   13.0
2014-05-21 10:30:00    8.0
2014-05-21 11:00:00    9.0
2014-05-21 11:30:00    7.0
2014-05-21 12:00:00    2.0

Answer 2

选项1

df.loc[df.index[0] - pd.offsets.Minute(30), 'value'] = 2
df = df.sort_index()

df

                     value
index                     
2014-05-21 09:30:00    2.0
2014-05-21 10:00:00   13.0
2014-05-21 10:30:00    8.0
2014-05-21 11:00:00    9.0
2014-05-21 11:30:00    7.0
2014-05-21 12:00:00    2.0

---

方案2

设置索引的频率，以便可以自然递减。
这是来自@rootHERE的回答

^{pr2}$