Python 使用日偏移量修改数据帧

我正在处理一个非常大的数据帧。下面是一个小样本：

import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'nodes': ['A', 'B', 'C'],
                   'dept': ['20:00', '02:00', '21:00'],
                   'arrv': ['20:00', '17:00', '21:00'],
                   'dept_offset_day': [0, 1, 0],
                   'arrv_offset_day': [0, 1, 0],
'stop_num':[0,1,2]})
print(df)
 nodes   dept   arrv  dept_offset_day  arrv_offset_day
0     A  20:00  20:00                0                0
1     B  02:00  17:00                1                1
2     C  21:00  21:00                0                0

我试图通过考虑日偏移量，在开始和结束时间中添加一个日期。2） 将“节点”列拆分为两个“节点”\u“开始”列和“节点”\u“结束”列，即“点对点”。比如：

nodes_start   nodes_end       start_datetime       end_datetime 
     A           B           2019-5-9 20:00           2019-5-10 02:00     
     B           C           2019-5-10 17:00          2019-5-10 21:00     

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我尝试使用pd.offsets.Day（）并循环遍历每一行，但这会使执行时间非常慢，而且我得到了错误的日期。感谢您的帮助。

尝试构建一个新的数据框，包含新列（复制的列：D）：

输出：

  nodes_start nodes_end      start_datetime        end_datetime
0           A         B 2019-05-09 20:00:00 2019-05-10 02:00:00
1           B         C 2019-05-10 17:00:00 2019-05-10 21:00:00

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第二个代码块中的日期部分在哪里？它只是将now（）添加到时间中。如何确定哪个节点是开始节点，哪个节点是结束节点？还是我们应该自上而下地假设？

  nodes_start nodes_end      start_datetime        end_datetime
0           A         B 2019-05-09 20:00:00 2019-05-10 02:00:00
1           B         C 2019-05-10 17:00:00 2019-05-10 21:00:00