python将日期列表与dataframe中的开始和结束日期列进行比较

问题：我有一个数据框，有两列：开始日期和结束日期。我还有一份日期清单。因此，假设数据如下所示：

data = [[1/1/2018,3/1/2018],[2/1/2018,3/1/2018],[4/1/2018,6/1/2018]]
df = pd.DataFrame(data,columns=['startdate','enddate'])

dates=[1/1/2018,2/1/2018]

我需要做的是：

1） 为“日期”列表中的每个日期创建一个新列

2） 对于df中的每一行，如果创建新列的日期介于开始日期和结束日期之间，则指定1；如果不是，请指定一个0

我曾尝试使用zip，但后来我意识到df行将是数千行，其中日期列表将包含大约24个项目（跨越2年），因此当日期列表用尽时，即在24时停止

下面是原始df的外观以及之后的外观：

之前：

   startdate    enddate
0 2018-01-01 2018-03-01
1 2018-02-01 2018-03-01
2 2018-04-01 2018-06-01

之后：

  startdate   enddate 1/1/2018 2/1/2018
0  1/1/2018  3/1/2018        1        1
1  2/1/2018  3/1/2018        0        1
2  4/1/2018  6/1/2018        0        0

---

在此方面的任何帮助都将不胜感激，谢谢

使用

numpy

广播

s1=df.startdate.values
s2=df.enddate.values
v=pd.to_datetime(pd.Series(dates)).values[:,None]


newdf=pd.DataFrame(((s1<=v)&(s2>=v)).T.astype(int),columns=dates,index=df.index)
pd.concat([df,newdf],axis=1)
   startdate    enddate  1/1/2018  2/1/2018
0 2018-01-01 2018-03-01         1         1
1 2018-02-01 2018-03-01         0         1
2 2018-04-01 2018-06-01         0         0

s1=df.startdate.values
s2=df.enddate.values
v=pd.to_日期时间（pd.Series（dates））。值[：，无]
newdf=pd.DataFrame（（s1=v））.T.astype（int），columns=dates，index=df.index）
pd.concat（[df，newdf]，轴=1）
起始日期截止日期2018年1月1日2018年2月1日
0 2018-01-01 2018-03-01         1         1
1 2018-02-01 2018-03-01         0         1
2 2018-04-01 2018-06-01         0         0

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