Python 了解如何在数据帧中的两行值之间添加附加值

我有一个融化的数据框。在同一索引下，我有“早期日期”和“最新日期”，它们是“int”数据类型。我想在“早期日期”和“最新日期”行值之间创建其他值。顺便提一下，我想将生成的值堆叠到它们之间的新行中

例如，在5021索引下，我想在“早期日期”和“最新日期”-->201729和201731之间添加一个中间值。中间值将位于同一索引5021下，它只是201730

然而，“提前日期”和“最晚日期”之间的差距可能在5%以内。例如，在同一索引下，“早期日期”和“最新日期”->201730和201733。然后，我需要插入的中间值将是201731和201732

有没有办法执行此操作？*可以忽略索引（日期）

这是原始的数据帧，我想在“早期日期”和“最新日期”的日期范围内平均分割“VOL”。例如，在索引5021中，我希望在“早期日期”和“最新日期”==201729和201731时将VOL从2分散到2/3。在数据框中也显示201730

样本数据 使用pop和explode

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您说可以忽略

date

列，但在您的示例中，

date

似乎是索引，而不仅仅是任何列。我认为您应该将原始数据帧和您想要获得的数据帧作为代码块插入，而不是图片，这样，任何想要帮助的人都可以轻松地复制粘贴它们index@kelvin.aaa2我们能在熔化数据帧之前看到它吗

df.head（10）.to_dict（）

并粘贴有问题的结果。嗨，克里斯，我把原始df贴在了第三张图片上，谢谢你，克里斯！

df = pd.DataFrame({'index': [1,1,2,2,3,3],
                   'variable': ['early_date', 'late_date']*3,
                   'value': [123,124,125,127,128,129]})

# This is what your data looks like unmelted
df_p = df.pivot('index', 'variable', 'value').reset_index()
df_p.columns.name = ''

# set the index column as the index of the frame
df_p = df_p.set_index('index')

# use list comprehension with zip and pop to create a range
df_p['new'] = [list(range(x,y+1)) for x, y in zip(df_p.pop('early_date'), df_p.pop('late_date'))]
# explode new column
df_p['new'].explode()

index
1    123
1    124
2    125
2    126
2    127
3    128
3    129