Python 计算列中的日期列表

我有一个数据框架，包括datetime中的两个Date列。我想在这个date rage中生成一个日期列表作为一个新列，这样我可以在以后将条目分解成多行

我尝试了下面的列表

orders_df['list_of_dates'] = [orders_df['start_date'] + timedelta(days=n) for n in range(orders_df['date_difference'])]

但收到了以下消息

TypeError:“Series”对象不能解释为整数

---

如果您对解决方案有任何想法，我们将不胜感激。

将嵌套列表理解与

范围一起使用

：

from datetime import timedelta

rng = pd.date_range('2017-04-03', periods=5)
orders_df = pd.DataFrame({'start_date': rng, 'date_difference': 2})  

orders_df['list_of_dates'] = [[d + timedelta(days=x) for x in range(n)] 
                                      for d, n 
                                      in zip(orders_df['start_date'],
                                             orders_df['date_difference'])]

print (orders_df)
  start_date  date_difference                               list_of_dates
0 2017-04-03                2  [2017-04-03 00:00:00, 2017-04-04 00:00:00]
1 2017-04-04                2  [2017-04-04 00:00:00, 2017-04-05 00:00:00]
2 2017-04-05                2  [2017-04-05 00:00:00, 2017-04-06 00:00:00]
3 2017-04-06                2  [2017-04-06 00:00:00, 2017-04-07 00:00:00]
4 2017-04-07                2  [2017-04-07 00:00:00, 2017-04-08 00:00:00]

如果需要，也可以使用新列，通过以下方式将计数器系列转换为时间增量：

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您应该在您的for loophi@jezrael的

range（）

中使用序列形状，您的代码生成一个日期金字塔列表，而不管

date\u差异

：（@SomeBruh-您使用最新版本吗？如果检查数据样本，我工作正常。是，替换

date\u差异：范围（1,6）

带有

日期差异：0

你就会明白我的意思了

df = orders_df.loc[orders_df.index.repeat(orders_df['date_difference'])]
g = df.groupby(level=0).cumcount()
df['new'] = df['start_date'] + pd.to_timedelta(g, unit='d')
df = df.reset_index(drop=True)
print (df)
  start_date  date_difference        new
0 2017-04-03                2 2017-04-03
1 2017-04-03                2 2017-04-04
2 2017-04-04                2 2017-04-04
3 2017-04-04                2 2017-04-05
4 2017-04-05                2 2017-04-05
5 2017-04-05                2 2017-04-06
6 2017-04-06                2 2017-04-06
7 2017-04-06                2 2017-04-07
8 2017-04-07                2 2017-04-07
9 2017-04-07                2 2017-04-08