Python 两个日期列，用于生成具有选定日期的新系列

我有一个带有两个日期列的数据框，每一行对应一个不相交的时间间隔。我试图生成一个系列，其中包含原始列中从最小日期到最大日期的所有日期作为索引，如果它是原始时间间隔之一内的日期，则其值为1

pd.DataFrame({"A":[pd.Timestamp("2017-1-1"), pd.Timestamp("2017-2-1")], 
             "B": [pd.Timestamp("2017-1-3"), pd.Timestamp("2017-2-3")]})

id  A           B
0   2017-01-01  2017-01-03
1   2017-02-01  2017-02-03

对此,

pd.DataFrame({"A":[pd.Timestamp("2017-1-1"),pd.Timestamp("2017-1-2"),pd.Timestamp("2017-1-3"),
                   pd.Timestamp("2017-2-1"),pd.Timestamp("2017-2-2"),pd.Timestamp("2017-2-3")], 
             "B": [1,1,1,1,1,1]})

id  A           B
0   2017-01-01  1
1   2017-01-02  1
2   2017-01-03  1
3   2017-02-01  1
4   2017-02-02  1
5   2017-02-03  1

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不是真正的蟒蛇，但我认为它解决了你的问题：

在[1]中： 从日期时间导入日期，时间增量 作为pd进口熊猫 df=pd.DataFrame{A:[pd.Timestamp2017-1-1，pd.Timestamp2017-2-1]， B:[pd.Timestamp2017-1-3，pd.Timestamp2017-2-3]} 日期列表=[] 对于rangelendf中的k： sdate=df.iloc[k，0]开始日期 edate=df.iloc[k，1]结束日期 delta=edate-作为时间delta的sdate 对于范围为delta.days+1的i： day=sdate+timedeltadays=i 日期_list.appendday final=pd.DataFramedata=dates\u列表，列=['A'] 最终['B']=1 最终的 出[1]： A B 0 2017-01-01 1 1 2017-01-02 1 2 2017-01-03 1 3 2017-02-01 1 4 2017-02-02 1 5 2017-02-03 1

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你有没有关于你的数据的例子，或者你到目前为止已经尝试过的东西？我可以提供一个例子，但我觉得它是非常不言自明的。我已经尝试了许多使用循环的方法，但我觉得似乎有一种聪明的方法可以使用Pandas内置函数来绕过它。如果您提供代码来快速复制此dataframeHope，我们自己尝试会容易得多。希望这会有所帮助，但不确定如何显示输出