Python日期介于两个日期之间

我有一个如下所示的数据帧：

raw_data = {'Series_Date':['2017-03-10','2017-03-13','2017-03-14','2017-03-15'],'SeriesDate':['2017-03-10','2017-03-13','2017-03-14','2017-03-15']}
import pandas as pd
df = pd.DataFrame(raw_data,columns=['Series_Date','SeriesDate'])
print df

对于此DF，我想在末尾附加四列：

1） 开始日期=系列日期-10个工作日

2） 结束日期=系列日期-3个工作日

3） 日期差=（结束日期-开始日期）/2。但是，如果日期差为4.5天，则值应为5而不是4，即应四舍五入

4） 滚动日期=结束日期-“日期差异”营业日。i、 e.如果日期差为5，则滚动日期=结束日期-5个工作日

我可以将前两列附加如下：

from pandas.tseries.offsets import BDay
df['Start_Date'] = df['SeriesDate'] - BDay(10)
df['End_Date'] = df['SeriesDate'] - BDay(3)

---

然而，我在最后两篇专栏文章中苦苦挣扎。有人能提供一些帮助吗？

一旦你有了这个

df

：

  Series_Date Start_Date   End_Date
0  2017-03-10 2017-02-24 2017-03-07
1  2017-03-13 2017-02-27 2017-03-08
2  2017-03-14 2017-02-28 2017-03-09
3  2017-03-15 2017-03-01 2017-03-10

您可以填写以下两列：

df['Date_Difference'] = ((df.End_Date - df.Start_Date) / 2).dt.ceil('D')
df['Roll_Date'] = df.End_Date - pd.Series(BDay(dd.days) for dd in df.Date_Difference)

说明：

（df.End\u Date-df.Start\u Date）/2）

给出一系列时间增量

.dt.ceil（'D'）

将这一系列内容总结到今天

pd.Series（df.Date\u差异中dd的BDay（dd.days）

根据

Date\u差异中的天数创建一系列工作日。（很可能有更好的方法，但我是一个熊猫新手）

附带问题：为什么有两列内容相同的
Series\u Date
和
SeriesDate
 谢谢，不过呢？我需要导入的是外部库吗？..dt是任何包含类似datetimes的对象的系列中可用的属性，它包含与datetime相关的方法，例如本例中的
ceil（）
。当尝试使用b日期进行减法时，请参见“谢谢”，即df['Start_Date']=df['SeriesDate']-b日期（10）。我得到一个类型错误：ufunc subtract不能使用类型为dtype（'的操作数