是否有一个pandas函数可以按设定的时间间隔重复行？

是的，pandas库中的函数pd.DataFrame.resample()可以按设定的时间间隔重复行。

pd.DataFrame.resample()函数用于对时间序列数据进行重采样，可以将数据从一个时间频率转换为另一个时间频率。它可以按照年、月、日、小时等不同的时间间隔进行重采样。

使用该函数，需要先将数据的索引设置为时间类型，然后调用resample()函数并指定重采样的时间间隔。例如，如果想按天重复行，可以使用df.resample('D')，其中df是一个pandas DataFrame对象。

重采样后，可以使用聚合函数（如sum()、mean()等）对重复的行进行计算，得到每个时间间隔的汇总结果。

以下是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个示例DataFrame
data = {'date': pd.date_range(start='2022-01-01', end='2022-01-10'),
        'value': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]}
df = pd.DataFrame(data)

# 将索引设置为时间类型
df.set_index('date', inplace=True)

# 按天重复行
resampled_df = df.resample('D')

# 对重复的行进行求和
sum_df = resampled_df.sum()

print(sum_df)

输出结果为：

            value
date             
2022-01-01      1
2022-01-02      2
2022-01-03      3
2022-01-04      4
2022-01-05      5
2022-01-06      6
2022-01-07      7
2022-01-08      8
2022-01-09      9
2022-01-10     10

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