Python 创建pd.date\u范围的列

我有这样的数据：

import datetime as dt
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'date':[dt.datetime(2018,8,25), dt.datetime(2018,7,21)],
                   'n':[10,7]})

我想创建第三列，其中包含由pd.date\u range创建的日期范围，使用“date”作为开始日期，“n”作为期间数。 因此，第一个条目应该是：

pd.date_range(dt.datetime(2018,8,25), periods=10, freq='d')

（我有一个“目标”日期列表，我的目标是检查date_范围是否包含任何这些目标日期）

我试过这个：

df['date_range'] = df.apply(lambda x: pd.date_range(x['date'],
                                                     x['n'],
                                                     freq='d'))

但这给出了一个关键错误：（'date'，'occurrentedatindex date'）

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您知道如何在不使用for循环的情况下执行此操作，或者有更好的解决方案吗？

您应该在

apply

中添加

axis=1

df['date_range'] = df.apply(lambda x: pd.date_range(x['date'], x['n'], freq='d'), axis=1)

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我想出了一个有效的解决方案（但我相信有更好的方法…）

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您可以在不创建日期范围或日期列的情况下解决问题。要检查tgt中的目标日期是否属于df行指定的日期范围，可以计算日期范围的结束，然后检查tgt中的每个日期是否在时间间隔的开始和结束之间。下面的代码实现了这一点，并生成与您自己的答案中相同的“target_date”列：

df = pd.DataFrame({'date':[dt.datetime(2018,8,25), dt.datetime(2018,7,21)],
               'n':[10,7]})

df["daterange_end"] = df.apply(lambda x: x["date"] + pd.Timedelta(days=x["n"]), axis=1)

tgt = [dt.datetime(2018,8,26)]

df['target_date'] = 0
df.loc[(tgt[0] > df.date) &(tgt[0] < df.daterange_end),"target_date"] = 1

print(df)

#       date         n  daterange_end   target_date
# 0 2018-08-25  10  2018-09-04      1
# 1 2018-07-21  7   2018-07-28      0

df=pd.DataFrame（{'date'：[dt.datetime（2018,8,25），dt.datetime（2018,7,21）]，
‘n’：[10,7]}）
df[“daterange_end”]=df.apply（λx:x[“date”]+pd.Timedelta（天=x[“n”]），轴=1）
tgt=[dt.日期时间（2018,8,26）]
df['target_date']=0
df.loc[（tgt[0]>df.date）和（tgt[0]

这会引发ValueError:值的长度与索引的长度不匹配，因此您需要在pd.date\u range（）中添加“start=”和“periods=”以及apply（）中的axis=1，如下所示：df['date\u range']=df.apply（lambda x:pd.date\u range（start=x['date']，periods=x['n']，freq='d'），axis=1）

df = pd.DataFrame({'date':[dt.datetime(2018,8,25), dt.datetime(2018,7,21)],
               'n':[10,7]})

df["daterange_end"] = df.apply(lambda x: x["date"] + pd.Timedelta(days=x["n"]), axis=1)

tgt = [dt.datetime(2018,8,26)]

df['target_date'] = 0
df.loc[(tgt[0] > df.date) &(tgt[0] < df.daterange_end),"target_date"] = 1

print(df)

#       date         n  daterange_end   target_date
# 0 2018-08-25  10  2018-09-04      1
# 1 2018-07-21  7   2018-07-28      0