Pandas 我想基于相同的日期框计算值。。新值必须附加到日期框中。怎么做？

这是我的代码：

df = pd.read_csv(r'C:\Neuer Ordner\Strompreis.csv',
             sep=';',
            encoding = 'unicode_escape',
            index_col=0,
            parse_dates=True
            )
dd = list()
for i in range (0,5):

        x = df.values[len(df)-5]
        y = df.values[len(df)-3]
        z = 0.5*x + 0.7*y
        dd.append(z)
        dx = pd.DataFrame(dd)
        df = pd.concat([df, dx])

这是输入数据帧的头部

                     Strompreis
Daten   
2019-11-25 22:45:00     34.97
2019-11-25 23:00:00     48.61
2019-11-25 23:15:00     36.66
2019-11-25 23:30:00     36.74
2019-11-25 23:45:00     33.83

预期输出必须包括新的z值，如

Strompreis
Daten   
2019-11-25 22:45:00     34.97
2019-11-25 23:00:00     48.61
2019-11-25 23:15:00     36.66
2019-11-25 23:30:00     36.74
2019-11-25 23:45:00     33.83
2019-11-25 00:00:00     41.5
2020-01-01 00:15:00     36.9
2020-01-01 00:30:00     45.9
...

---

z2的值必须根据新数据帧（包括z1）计算。

请给出输入数据帧的硬编码示例，以及此数据帧的预期输出结果。@ScottBoston感谢您的回复。下面可以找到输入和预期数据框。如果您编辑了您的问题，并将输入和预期输出数据框添加到问题中，则效果更好。在预期输出的第6行，索引的值来自何处，以及如何计算41.5？t=pd.date_range（start=（df.index[len（df）-1]），句点=n，频率=15min'）new_df=pd.DataFrame（[[x，y]表示x，y在zip（t，z）]，columns=[“Daten”，“Strompreis”]）df=pd.concat（[df，new_df]）#41.5是（i=1）的z值