python - 计算两个日期时间之间的观察数

Question

我有一个关于许可证的数据集，对于每个许可证，我可以看到它的颁发日期和过期日期:

数据

License ID    Issue Date      Expiration Date    
1             2008-04-02      2008-07-10
2             2008-06-03      2008-09-12
3             2008-07-14      2008-10-21
4             2008-08-15      2008-11-12

然后我想计算特定日期有多少个许可证处于事件状态。

输出

Day              Number of Active Licenses
2008-04-01       0
2008-04-02       1
2008-04-03       1
...
2008-06-03       2
...
2008-07-11       1
...
2008-07-15       2

我已经有了一个要计算许可证编号的天数列表。它的格式如下:

activeDay = [2008-04-01, 2008-04-02, ..., 2008-12-31]

我认为可能存在循环:

对于 activeDay 中的每一天，为每个观察(许可证 ID)生成一列，使其等于 1，如果此 day 位于发行日期和到期日期之间，如果day则等于0 code> 超出了区间 [发行日期，到期日期]。然后我们可以对该列中的数字求和并获得事件许可证的数量。

可能存在一种更简单的方法来使用函数 .count() 并将发行日期和到期日期之间的日期设置为条件...

但是，我不确定如何实现这些想法，而且我在网上找到的答案只是计算两个日期之间的天数...有人可以帮忙吗？非常感谢!!

Answer 1

您可以使用 mask查找所需记录

import datetime

df = pd.DataFrame([['1','2008-04-02','2008-07-10']], 
  columns=['license', 'issue', 'expire'])

parse_date = lambda x: return datetime.datetime.strptime(x, '%Y-%m-%d')

dt = parse_date('2008-06-01')

date_between = lambda x: parse_date(x['issue']) > dt and parse_date('expire') < dt

df = df[df.apply(date_between)]

所以你可以使用列表来存储结果:

s = []
for ds in active_day:
    dt = parse_date(ds)
    n = df[df.apply(date_between)].license.count()
    s.append((dt, n))

result_df = df.DataFrame(s, columns=['active_day', 'count'])