Python 熊猫-日期范围内每天的新行

我有一个字段，其中一列（Reservation_Dt_Start）表示日期范围的开始，另一列（Reservation_Dt_End）表示日期范围的结束

不是每一行都有一个日期范围，我想扩展每一行，使其具有与日期范围中的日期相同的记录，每一新行表示其中一个日期

请参见下面的两张图片，了解示例输入和所需输出

下面的代码片段可以工作！！但是，对于输入表中的每250行，运行需要1秒。考虑到我的输入表的大小是120000000行，这段代码运行大约需要一周时间

pd.concat([pd.DataFrame({'Book_Dt': row.Book_Dt,
                         'Day_Of_Reservation': pd.date_range(row.Reservation_Dt_Start, row.Reservation_Dt_End),
                         'Pickup': row.Pickup,
                         'Dropoff' : row.Dropoff,
                         'Price': row.Price}, 

                          columns=['Book_Dt','Day_Of_Reservation', 'Pickup', 'Dropoff' , 'Price']) 
                          for i, row in df.iterrows()], ignore_index=True)

---

必须有一个更快的方法来做到这一点。有什么想法吗？谢谢

pd.concat

在具有大数据集的循环中变得非常慢，因为它每次都会复制帧并返回一个新的数据帧。您正尝试这样做1.2亿次。我会尝试将这些数据作为一个简单的元组列表来处理，而不是在最后转换为dataframe

e、 g

给定一个列表

list=[]

对于数据帧中的每一行：

• 获取日期范围列表（仍然可以在此处使用

  pd.date\u range

  ）存储在变量

  dates

  中，该变量是日期列表

• 对于日期范围内的每个日期，向列表添加一个元组

  list.append（（row.Book\u Dt，dates[i]，row.Pickup，row.Dropoff，row.Price））

最后，您可以将元组列表转换为数据帧：

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df=pd.DataFrame（列表，列=['Book\u Dt'，'Day\u Of\u Reservation'，'pick'，'Dropoff'，'Price']）

我认为这是您将获得的最好结果：。但这仍然是一个非常缓慢的过程，需要注意的是，这个问题的解决方案只涉及一次——它构建了一个数据帧的中间列表。如果您的解决方案更快，很可能是因为构建所有这些数据帧的开销。