Python 3.x 在python中使用reset_index（）根据日期范围创建其他行

我有一个大型ish数据集，其中包含如下行：

RecordID    CarName   ShopArrive      ShopLeave NameOfShop  Month   Year    ShopDays
101         Vehic056    08/22/2019  09/03/2019  Joes         08     2015      13

我想在pandas中使用reset_index（）或类似的方法来复制~13条记录，以逐行表示这辆车在商店里呆了13天

python新手，熟悉SQL，因此非常感谢您的帮助。

df.reset_index（）方法不会修改行数。你需要寻找类似的东西

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例如，我尝试过这种方法，但在当时得到了一个不受支持的操作数类型错误，即使它在datetime64中作为类型：````````````````````df=df.loc[np.repeat（df.index，df['ShopDapys]]+=pd.to_timedelta（df.groupby（level=0.cumcount（），unit='d'）''df=df=df.reset\u index（drop=True）谢谢，里奇耶夫-这非常有用。尽管我能够从上面修复代码（重新构建正确的数组，使其成为datetime64），并且数据帧中的行数已扩展。

df = df.assign(dates_in_shop=
    [[row.ShopArrive + i for i in range(row.ShopDays + 1)]
        for row in df.itertuples()])
df = df.explode('dates_in_shop').reset_index(drop=True)