Python 日期范围在两列之间

我是Python和数据科学的新手

我有一个数据集，有两个日期时间列

a

和

B

：

                     A                    B
0  2019-03-13 08:12:20  2019-03-13 08:12:25
1  2019-03-15 10:02:18  2019-03-13 10:02:20

对于每一行，我想在列A和列B之间生成以秒为单位的日期范围，因此我应该得到以下结果：

                    A
0 2019-03-13 08:12:20
1 2019-03-13 08:12:21
2 2019-03-13 08:12:22
3 2019-03-13 08:12:23
4 2019-03-13 08:12:24
5 2019-03-13 08:12:25

我用这个做的：

import pandas as pd, numpy as np

df=pd.DataFrame({'A': ["2019-03-13 08:12:20", "2019-03-15 10:02:18"], 'B': ["2019-03-13 08:12:25", "2019-03-13 10:02:20"]})
l=[pd.date_range(start=df.iloc[i]['A'], end=df.iloc[i]['B'], freq='S') for i in range(len(df))]
df1=(pd.DataFrame(l).T)[0]
print(df1)

---

但由于我有大约1百万行，运行时间太长，我知道这个解决方案并不是最好的，你们能告诉我什么是最好的方法吗？

这里是必要的循环，一个可能的解决方案，可以理解列表并将其展平：

l = [x for a, b in zip(df.A, df.B) for x in pd.date_range(a, b, freq='S')]
df1= pd.DataFrame({'A':l})
print(df1)
                    A
0 2019-03-13 08:12:20
1 2019-03-13 08:12:21
2 2019-03-13 08:12:22
3 2019-03-13 08:12:23
4 2019-03-13 08:12:24
5 2019-03-13 08:12:25

另一个解决方案：

df1 = (pd.concat([pd.Series(pd.date_range(r.A, r.B, freq='S')) for r in df.itertuples()])
         .to_frame('A'))
print (df1)
                    A
0 2019-03-13 08:12:20
1 2019-03-13 08:12:21
2 2019-03-13 08:12:22
3 2019-03-13 08:12:23
4 2019-03-13 08:12:24
5 2019-03-13 08:12:25

---

df.apply（lambda row:list（pd.date_range（row['A']，end=row['B']，freq='S'）），axis=1）。explode（）

我有一个大约1M行的数据集，我不认为apply可以完成工作x）有没有其他方法在没有循环的情况下实现这一点？是的，

apply

仍然是引擎盖下的循环，因此不可用，也许在numpy中存在一些更好的解决方案。你能告诉我使用numpy的正确方法吗？