如何解决如何为“start_date”列和“end_date”列中的每一行创建pandas.date_range()?
我有一个喜欢的 df:
id | start_date | end_date | price
1 | 2020-10-01 | 2020-10-3 | 1
1 | 2020-10-03 | 2020-10-4 | 1
2 | 2020-10-04 | 2020-10-6 | 2
3 | 2020-10-05 | 2020-10-5 | 3
“start_date”和“end_date”列是 datetime64[ns]。
我想从日期范围创建一个“日期”列。
最简单的方法是创建一个 pandas.date_range(start_date,end_date,freq="D"),然后使用 .explode()。
最终结果应如下所示:
id | start_date | end_date | price | date
1 | 2020-10-01 | 2020-10-3 | 1 | 2020-10-01
1 | 2020-10-01 | 2020-10-3 | 1 | 2020-10-02
1 | 2020-10-01 | 2020-10-3 | 1 | 2020-10-03
1 | 2020-10-03 | 2020-10-4 | 1 | 2020-10-03
1 | 2020-10-03 | 2020-10-4 | 1 | 2020-10-04
2 | 2020-10-04 | 2020-10-6 | 2 | 2020-10-04
2 | 2020-10-04 | 2020-10-6 | 2 | 2020-10-05
2 | 2020-10-04 | 2020-10-6 | 2 | 2020-10-06
3 | 2020-10-05 | 2020-10-5 | 3 | 2020-10-05
到目前为止尝试过:
df["daterange"] = pd.date_range(df["start_date"],df["end_date"])
类型错误:无法转换输入 [0 2020-10-01 1 2020-10-01
for row in df.itertuples():
df["daterange"] = pd.date_range(start=row.start_date,end=row.end_date)
ValueError: 值的长度 (3) 与索引的长度 (9) 不匹配
Lambdas、apply、melt 等对于我的数据帧大小来说太慢了,无法使用!
/编辑
目前我发现的 Fastet 方法:
https://github.com/Garve/scikit-bonus
skbonus.pandas.preprocessing.DateTimeExploder(
"date",start_column="start_date",end_column="end_date",frequency="d",drop=False,)
解决方法
df["daterange"] = df.apply(lambda x: pd.date_range(x.start_date,x.end_date),axis=1)
df = df.explode('daterange').reset_index(drop=True)
print (df)
id start_date end_date price daterange
0 1 2020-10-01 2020-10-3 1 2020-10-01
1 1 2020-10-01 2020-10-3 1 2020-10-02
2 1 2020-10-01 2020-10-3 1 2020-10-03
3 1 2020-10-03 2020-10-4 1 2020-10-03
4 1 2020-10-03 2020-10-4 1 2020-10-04
5 2 2020-10-04 2020-10-6 2 2020-10-04
6 2 2020-10-04 2020-10-6 2 2020-10-05
7 2 2020-10-04 2020-10-6 2 2020-10-06
8 3 2020-10-05 2020-10-5 3 2020-10-05
替代方案:
s = pd.concat([pd.Series(r.Index,pd.date_range(r.start_date,r.end_date)) for r in df.itertuples()])
s = pd.Series(s.index,s)
df = df.join(s.rename('daterange')).reset_index(drop=True)
print (df)
id start_date end_date price daterange
0 1 2020-10-01 2020-10-3 1 2020-10-01
1 1 2020-10-01 2020-10-3 1 2020-10-02
2 1 2020-10-01 2020-10-3 1 2020-10-03
3 1 2020-10-03 2020-10-4 1 2020-10-03
4 1 2020-10-03 2020-10-4 1 2020-10-04
5 2 2020-10-04 2020-10-6 2 2020-10-04
6 2 2020-10-04 2020-10-6 2 2020-10-05
7 2 2020-10-04 2020-10-6 2 2020-10-06
8 3 2020-10-05 2020-10-5 3 2020-10-05
,
到目前为止我发现的禁食方法:
https://github.com/Garve/scikit-bonus
from skbonus.pandas.preprocessing import DateTimeExploder
df = DateTimeExploder(
"date",start_column="start_date",end_column="end_date",frequency="d",drop=False,)
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