使用python從csv獲取指定開始日期和結束日期之間的日期范圍

我有一個問題，我有一個包含 StartDate 和 EndDate 的 CSV 檔案，請考慮 01-02-2020 00:00:00 和 01-03-2020 00:00:00

我想要一個python程式，它可以找到日期之間的日期并附加到下一行，比如

所以在這里而不是 dot ，它應該增加 Startdate 并保持 End date 不變。

import pandas as pd

df = pd.read_csv('MyData.csv')

df['StartDate'] = pd.to_datetime(df['StartDate'])
df['EndDate'] = pd.to_datetime(df['EndDate'])
df['Dates'] = [pd.date_range(x, y) for x , y in zip(df['StartDate'],df['EndDate'])]
df = df.explode('Dates')
df

例如，如果我的 StartDate 為 01-02-2020 00:00:00 和 EndDate 為 05-02-2020 00:00:00

結果我應該得到

所有結果 DateTime 的格式應與 MyData.Csv StartDate 和 EndDate 中的格式相同

只有 StartDate 會改變，其余的應該是一樣的

我試著用日期范圍來做。但我沒有得到任何結果。誰能幫我解決這個問題。

謝謝

uj5u.com熱心網友回復：

我的兩分錢：一個非常簡單的解決方案，僅基于以下功能pandas：

import pandas as pd

# Format of the dates in 'MyData.csv'
DT_FMT = '%m-%d-%Y %H:%M:%S'

df = pd.read_csv('MyData.csv')

# Parse dates with the provided format
for c in ('StartDate', 'EndDate'):
    df[c] = pd.to_datetime(df[c], format=DT_FMT)

# Create the DataFrame with the ranges of dates
date_df = pd.DataFrame(
    data=[[d]   list(row[1:])
          for row in df.itertuples(index=False, name=None)
          for d in pd.date_range(row[0], row[1])],
    columns=df.columns.copy()
)

# Convert dates to strings in the same format of 'MyData.csv'
for c in ('StartDate', 'EndDate'):
    date_df[c] = date_df[c].dt.strftime(DT_FMT)

如果df是：

   StartDate    EndDate   A   B   C
0 2020-01-02 2020-01-06  ME  ME  ME
1 2021-05-15 2021-05-18  KI  KI  KI

那么date_df將是：

             StartDate              EndDate   A   B   C
0  01-02-2020 00:00:00  01-06-2020 00:00:00  ME  ME  ME
1  01-03-2020 00:00:00  01-06-2020 00:00:00  ME  ME  ME
2  01-04-2020 00:00:00  01-06-2020 00:00:00  ME  ME  ME
3  01-05-2020 00:00:00  01-06-2020 00:00:00  ME  ME  ME
4  01-06-2020 00:00:00  01-06-2020 00:00:00  ME  ME  ME
5  05-15-2021 00:00:00  05-18-2021 00:00:00  KI  KI  KI
6  05-16-2021 00:00:00  05-18-2021 00:00:00  KI  KI  KI
7  05-17-2021 00:00:00  05-18-2021 00:00:00  KI  KI  KI
8  05-18-2021 00:00:00  05-18-2021 00:00:00  KI  KI  KI

然后，您可以使用該方法將結果保存回 CSV 檔案to_csv。

uj5u.com熱心網友回復：

這樣的事情能達到你想要的嗎？

from datetime import datetime, timedelta

date_list = []
for base, end in zip(df['StartDate'], df['EndDate']):
    d1 = datetime.strptime(base, "%d-%m-%Y %H:%M:%S")
    d2 = datetime.strptime(end, "%d-%m-%Y %H:%M:%S")
    numdays = abs((d2 - d1).days)
    basedate = datetime.strptime(base, "%d-%m-%Y %H:%M:%S")
    date_list  = [basedate - timedelta(days=x) for x in range(numdays)]

df['Dates'] = date_list

uj5u.com熱心網友回復：

實際上，您提供的代碼對我有用。我想您唯一需要更改的是讀寫操作中的日期格式，以確保符合您的要求。特別是，您應該dayfirst在讀取和date_format寫入輸出檔案時利用該引數。下面是一個玩具示例：

玩具資料

示例代碼

import pandas as pd
s_dates = ['01-02-2020', '01-03-2020']
e_dates = ['01-04-2020', '01-05-2020']

df = pd.read_csv('dataSO.csv', parse_dates=[0,1], dayfirst=True)
cols = df.columns

df['Dates'] = [pd.date_range(x, y) for x , y in zip(df['StartDate'],df['EndDate'])]
df1 = df.explode('Dates')[cols]
df1.to_csv('resSO.csv', date_format="%d-%m-%Y %H:%M:%S", index=False)

StartDate除了也是日期時間格式的事實之外，輸出就是您所描述的。這能回答你的問題嗎？

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