Python 是否将新行添加到数据框中，并引用其他行？

df:

我需要在我的数据框架中再增加4周，这将取决于我的df中的最后一周， 例如，最后一周将是这一行“29SEP19 23-09-2019 29-09-2019”，因为max（结束日期），在此之后我需要再添加四周，如输出所示

df_输出：

End_Dt_Id Start_Date     End_Date
18AUG19   12-08-2019    18-08-2019  -- date format DD/MM/YYYY
25AUG19   19-08-2019    25-08-2019
01SEP19   26-08-2019    01-09-2019
08SEP19   02-09-2019    08-09-2019
15SEP19   09-09-2019    15-09-2019
22SEP19   16-09-2019    22-09-2019
12SEP19   23-09-2019    29-09-2019

---

我不确定我是否理解逻辑，但这提供了您想要的输出：

End_Dt_Id Start_Date     End_Date
18AUG19   12-08-2019    18-08-2019  -- date format DD/MM/YYYY
25AUG19   19-08-2019    25-08-2019
01SEP19   26-08-2019    01-09-2019
08SEP19   02-09-2019    08-09-2019
15SEP19   09-09-2019    15-09-2019
22SEP19   16-09-2019    22-09-2019
29SEP19   23-09-2019    29-09-2019
05OCT19   30-09-2019    05-10-2019
12OCT19   06-10-2019    12-10-2019
19OCT19   13-10-2019    19-10-2019
26OCT19   20-10-2019    26-10-2019

返回：

last_row = df.sort_values('End_Date')[-1:]
new_rows = []
start_date = last_row['Start_Date'].iloc[0]
end_date = last_row['End_Date'].iloc[0]
for i in range(1,5):

    start_date = end_date + dt.timedelta(days=1)
    end_date = end_date + dt.timedelta(days=7)
    end_dt_id = dt.datetime.strftime(end_date, '%d%b%y').upper()
    new_rows.append([end_dt_id,start_date, end_date])
    
df = pd.concat([
    df, 
    pd.DataFrame(new_rows, columns=['End_Dt_Id', 'Start_Date', 'End_Date'])
])
for col in ['Start_Date', 'End_Date']:
    df[col] = pd.to_datetime(df[col]).dt.strftime('%d-%m-%Y')

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最长截止日期不是2019年9月22日吗？或者你只是想在最后一行加上4行？为什么你的日期会倒退，这里的逻辑是什么？@DataNoveler对不起，我的错，我已经纠正了问题，请检查一下。对不起，我的错，我已经纠正了问题，请检查一下。我不明白逻辑。。第一个数据帧中的值增加7。。例如，

15-09-2019->22-09-2019

。。但是在

29-09-2019

和

05-10-2019

之间只有6天的时间，实际上我得到了逻辑部分，但有一点需要担心的是，df并不总是将最后一行包含为max（date）行，因此df[-1]不会总是起作用。因此，根据日期获取最后一行是很好的。好的，我修改了我的答案，以按日期获取最后一行。我有一个疑问，开始日期和结束日期是如何变化的，因为您编写了start_date=end_date+dt.timedelta（days=1），所以如果我的最后一行['end_date']=29-06-2019，第一次迭代应该给出30-06-2019。对于第二次迭代，因为结束日期是从最后一行开始的，它应该给出30-06-2019，但它会给出07-07-2019，如何？？？

End_Dt_Id  Start_Date    End_Date
  18AUG19  12-08-2019  18-08-2019
  25AUG19  19-08-2019  25-08-2019
  01SEP19  26-08-2019  01-09-2019
  08SEP19  02-09-2019  08-09-2019
  15SEP19  09-09-2019  15-09-2019
  22SEP19  16-09-2019  22-09-2019
  12SEP19  23-09-2019  12-09-2019
  19SEP19  13-09-2019  19-09-2019
  26SEP19  20-09-2019  26-09-2019
  03OCT19  27-09-2019  03-10-2019
  10OCT19  04-10-2019  10-10-2019