Python 使用循环使用DateOffSet计算不同天数的差异

在接下来的五个星期六享有盛名：

start_date =
0    04.03.2017
1    11.03.2017
2    18.03.2017
3    25.03.2017
4    01.04.2017

还有一个我用来计算结束日期的列表

duration = [4, 8, 15, 22].

我想创建一个基于开始日期加上持续时间的新框架，例如

start_date[0] = duration[0] = 07.03.2017
start_date[1] = duration[0] = 11.03.2017
start_date[2] = duration[0] = 18.03.2017
...

我尝试使用pd.DateOffset解决此问题：

for j in range(len(duration)):
  end_date = []
  for i in start_dates:
      # get offset date, convert it and append it to end_date list
      z = pd.to_datetime(i) + pd.DateOffset(days=duration[(j)])
      end_date.append(z.strftime("%d.%m.%Y"))

但是，我得到以下输出：

['07.04.2017', '07.11.2017', '22.03.2017', '29.03.2017', '08.01.2017']

问题在哪里？是因为DateOffset函数吗？不幸的是，我看不到关于出口的模式

有什么提示吗

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谢谢，Mark

问题不在于

DateOffset（）

。问题是将日期字符串传递给熊猫时没有指定日期格式

所以熊猫在猜测日期格式。您应该做的是在使用

时将
format
参数传递到\u datetime（）

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使用try&error，我找到了另一个解决方案（已测试）

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我知道，与之前发布的解决方案相比，它并没有那么优雅，但它也很有效

我没有考虑指定日期格式。这是有道理的。你的代码有效！非常感谢。

df
   start_date
0  04.03.2017
1  11.03.2017
2  18.03.2017
3  25.03.2017
4  01.04.2017

df['py_start_date'] = pd.to_datetime(df['start_date'], format='%d.%m.%Y')

   start_date py_start_date
0  04.03.2017      2017-03-04
1  11.03.2017      2017-03-11
2  18.03.2017      2017-03-18
3  25.03.2017      2017-03-25
4  01.04.2017      2017-04-01

for d in duration:
    df['offset {}'.format(d)] = df['py_start_date'] + pd.DateOffset(days=d)

    start_date py_start_date   offset 4   offset 8  offset 15  offset 22
0  04.03.2017      2017-03-04 2017-03-08 2017-03-12 2017-03-19 2017-03-26
1  11.03.2017      2017-03-11 2017-03-15 2017-03-19 2017-03-26 2017-04-02
2  18.03.2017      2017-03-18 2017-03-22 2017-03-26 2017-04-02 2017-04-09
3  25.03.2017      2017-03-25 2017-03-29 2017-04-02 2017-04-09 2017-04-16
4  01.04.2017      2017-04-01 2017-04-05 2017-04-09 2017-04-16 2017-04-23

for j in range(len(duration)):
  date_offset = []
  for i in start_dates:
     k = duration[j]
     d = datetime.datetime.strptime(i, "%d.%m.%Y")
     d = d + datetime.timedelta(days=k)
     date_offset.append(d.strftime("%d.%m.%Y"))

  # Transfer date_offset list into four seperate offset series depending on k
  if k == 4:
     offset_4 = pd.Series(date_offset)
  elif k == 8:
     offset_8 = pd.Series(date_offset)
  elif k == 15:
     offset_15 = pd.Series(date_offset) 
  else:
     offset_22 = pd.Series(date_offset)