python - 如何在 Pandas 中扩展和创建以下数据集

Question

我有一个看起来像这样的数据集:

df = pd.DataFrame({
    'weekstart':['01-Jan-18','08-Jan-18','15-Jan-18','22-Jan-18'],
    'weekend':['07-Jan-18','14-Jan-18','21-Jan-18','28-Jan-18'],
    'Spend':[34235.922,37359.6048,38916.1164,36903.8628],
    'Daily':[4890.846,5337.086,5559.445,5271.98],
})

我想扩展它以获取每日值并创建一个包含每日日期的新数据集以形成如下内容:

谢谢!!

Answer 1

1. 转换为日期时间
2. 使用 pd.date_range 创建一个包含“weekstart”和“weekend”之间所有日期的列
3. 使用 explode 拆分成单独的行。

df["weekstart"] = pd.to_datetime(df["weekstart"])
df["weekend"] = pd.to_datetime(df["weekend"])

df["days"] = df.apply(lambda x: pd.date_range(x["weekstart"], x["weekend"], freq="D"), axis=1)
df = df.explode("days")
output = df[["days", "Daily"]]

>>> output

        days     Daily
0 2018-01-01  4890.846
0 2018-01-02  4890.846
0 2018-01-03  4890.846
0 2018-01-04  4890.846
0 2018-01-05  4890.846
0 2018-01-06  4890.846
0 2018-01-07  4890.846
1 2018-01-08  5337.086
1 2018-01-09  5337.086
1 2018-01-10  5337.086
1 2018-01-11  5337.086
1 2018-01-12  5337.086
1 2018-01-13  5337.086
1 2018-01-14  5337.086
2 2018-01-15  5559.445
2 2018-01-16  5559.445
2 2018-01-17  5559.445
2 2018-01-18  5559.445
2 2018-01-19  5559.445
2 2018-01-20  5559.445
2 2018-01-21  5559.445
3 2018-01-22  5271.980
3 2018-01-23  5271.980
3 2018-01-24  5271.980
3 2018-01-25  5271.980
3 2018-01-26  5271.980
3 2018-01-27  5271.980
3 2018-01-28  5271.980