缺失数据，使用Pandas插入行并填充为NAN。

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缺失数据，使用Pandas插入行并填充为NAN。

我对Python和Pandas还不熟悉，所以可能有一个我没有看到的简单解决方案。

我有一些不连续的数据集，看起来像这样：

ind A    B  C 
0   0.0  1  3 
1   0.5  4  2 
2   1.0  6  1 
3   3.5  2  0 
4   4.0  4  5 
5   4.5  3  3

现在我正在寻找解决方案，以获得以下结果：

ind A    B  C 
0   0.0  1  3 
1   0.5  4  2 
2   1.0  6  1 
3   1.5  NAN NAN 
4   2.0  NAN NAN 
5   2.5  NAN NAN 
6   3.0  NAN NAN 
7   3.5  2  0 
8   4.0  4  5 
9   4.5  3  3

问题是，A中的间隙在位置和长度上因数据集而异...

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