Python 如何融合数据帧以获取范围之间的所有日期？

我有这样一个数据集：

    import pandas as pd    
    pd.DataFrame({'col1': [1, 2], 'start date': ['1/3/2019', '1/10/2019'],
                                  'end date':['1/5/2019','1/12/2019']} )

我想为开始日期和结束日期之间的每个值获取一行

    pd.DataFrame({'col1': [1,1,1,2,2,2],
                  'date': ['1/3/2019','1/4/2019','1/5/2019',
                           '1/10/2019', '1/11/2019', '1/12/2019'],

                  'start date': ['1/3/2019', '1/3/2019', '1/3/2019',
                           '1/10/2019', '1/10/2019', '1/10/2019'],

                  'end date':['1/5/2019','1/5/2019','1/5/2019',
                           '1/12/2019','1/12/2019','1/12/2019']} )

编辑：允许范围重叠

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我尝试使用<代码>熔体>代码>但我不能得到我想要的。

这里需要考虑的是使用<代码> Pd.DATEYLange和<<代码> GROPBY。应用< /C> >：

df = pd.DataFrame({'col1': [1, 2], 'start date': ['1/3/2019', '1/10/2019'], 'end date':['1/5/2019','1/12/2019']} )
df.set_index(['col1', 'start date', 'end date'], inplace=True)
df_result = df.groupby(['col1', 'start date', 'end date']).apply(lambda df_: pd.date_range(*df_.index[0][1:], freq='D').to_frame(index=True, name='date'))
df_result.reset_index(inplace=True)
df_result.reindex(['col1', 'date', 'start date', 'end date'], axis=1)

# produces the following:

   col1       date start date   end date
0     1 2019-01-03   1/3/2019   1/5/2019
1     1 2019-01-04   1/3/2019   1/5/2019
2     1 2019-01-05   1/3/2019   1/5/2019
3     2 2019-01-10  1/10/2019  1/12/2019
4     2 2019-01-11  1/10/2019  1/12/2019
5     2 2019-01-12  1/10/2019  1/12/2019

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我将使用

range\u index

构建开始日期和结束日期之间的日期列表，从每行构建一个部分数据框，然后将它们全部合并：

pd.concat(
    [pd.DataFrame(row.to_dict(), index = pd.date_range(
        start = pd.to_datetime(df.loc[i, 'start date']),
        end = pd.to_datetime(df.loc[i, 'end date']),
        freq = 'D')).rename_axis('date').reset_index()
     for i, row in df.iterrows()], ignore_index=True)

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我将使用

apply

和一个自定义函数从

pd.date\u range

def create_range(x):
    s = pd.Series(pd.date_range(start=x['start date'], end=x['end date'])).dt.strftime('%m/%d/%Y')
    return s

使用上面的自定义函数应用，

堆栈

，

重置索引

，并与

df

df[['start date', 'end date']].apply(create_range, axis=1).stack().reset_index(level=-1, drop=True).to_frame('date').join(df)


Out[1742]:
         date  col1   end date start date
0  01/03/2019     1   1/5/2019   1/3/2019
0  01/04/2019     1   1/5/2019   1/3/2019
0  01/05/2019     1   1/5/2019   1/3/2019
1  01/10/2019     2  1/12/2019  1/10/2019
1  01/11/2019     2  1/12/2019  1/10/2019
1  01/12/2019     2  1/12/2019  1/10/2019

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您的数据框中有多少行？某些范围会重叠吗？@Ben.T是的，实际上有很多次@目前广港254号，每周都会有变化。范围约为20天。相关。