如何在两个日期之间添加 date_range - Python Pandas答案

【问题标题】：How add date_range between two dates - Python Pandas如何在两个日期之间添加 date_range - Python Pandas
【发布时间】：2020-10-26 17:54:02
【问题描述】：

我想处理几天之间的时间重叠。正如您在我的 df 中看到的，我的开始日期为 2019 年 10 月 25 日，结束日期为 2019 年 10 月 27 日：

begin                       end                          info
2019-10-25 10:39:58.352073  2019-10-25 10:40:06.266782   toto
2019-10-25 16:35:22.485574  2019-10-27 09:50:31.713179   tata <------ HERE
2019-10-27 09:50:31.713179  2019-10-27 09:50:31.713192   titi
2019-10-28 14:04:33.095633  2019-10-28 14:05:07.639344   tete

我想在这两个日期之间添加尽可能多的时间段（日期 00:00:00；日期 23:59:59.9）并复制数据信息，如下所示：

2019-10-25 16:35:22.485574  2019-10-25 23:59:59.999999   tata
2019-10-26 00:00:00.000000  2019-10-26 23:59:59.999999   tata
2019-10-27 00:00:00.000000  2019-10-27 09:50:31.713179   tata

如果开始日期与结束日期不同，那么 => 计算天数
保持开头并添加新的结尾“日期 23:59:59.9”
添加对应天数的新日期范围
结束并添加新的开始“日期 00:00:00.0”
填写“信息”

最终预期结果：

begin                       end                          info
2019-10-25 10:39:58.352073  2019-10-25 10:40:06.266782   toto

2019-10-25 16:35:22.485574  2019-10-25 23:59:59.999999   tata
2019-10-26 00:00:00.000000  2019-10-26 23:59:59.999999   tata
2019-10-27 00:00:00.000000  2019-10-27 09:50:31.713179   tata

2019-10-27 09:50:31.713179  2019-10-27 09:50:31.713192   titi
2019-10-28 14:04:33.095633  2019-10-28 14:05:07.639344   tete

但是不知道怎么实现date_range，填写信息，添加具体的行数。

感谢您的宝贵时间

【问题讨论】：

标签： python pandas date-range

【解决方案1】：

假设begin 和end 已经属于Timestamp 类型：

# Generate a series of Timedeltas for each row
n = (
    (df['end'].dt.normalize() - df['begin'].dt.normalize())
        .apply(lambda d: [pd.Timedelta(days=i) for i in range(d.days+1)])
        .explode()
).rename('n')
df = df.join(n)

# Adjust the begin and end of each row
adjusted_begin = np.max([
    df['begin'],
    df['begin'].dt.normalize() + df['n']
], axis=0)

adjusted_end = np.min([
    df['end'],
    pd.Series(adjusted_begin).dt.normalize() + pd.Timedelta(days=1, milliseconds=-100)
], axis=0)

# Final assembly
df = df.assign(begin_=adjusted_begin, end_=adjusted_end)

结果：

                       begin                        end  info      n                     begin_                       end_
0 2019-10-25 10:39:58.352073 2019-10-25 10:40:06.266782  toto 0 days 2019-10-25 10:39:58.352073 2019-10-25 10:40:06.266782
1 2019-10-25 16:35:22.485574 2019-10-27 09:50:31.713179  tata 0 days 2019-10-25 16:35:22.485574 2019-10-25 23:59:59.900000
1 2019-10-25 16:35:22.485574 2019-10-27 09:50:31.713179  tata 1 days 2019-10-26 00:00:00.000000 2019-10-26 23:59:59.900000
1 2019-10-25 16:35:22.485574 2019-10-27 09:50:31.713179  tata 2 days 2019-10-27 00:00:00.000000 2019-10-27 09:50:31.713179
2 2019-10-27 09:50:31.713179 2019-10-27 09:50:31.713192  titi 0 days 2019-10-27 09:50:31.713179 2019-10-27 09:50:31.713192
3 2019-10-28 14:04:33.095633 2019-10-28 14:05:07.639344  tete 0 days 2019-10-28 14:04:33.095633 2019-10-28 14:05:07.639344

剪掉你不需要的列

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