用日期范围在列中扩展pandas数据框
我有一个日期和字符串类似于的熊猫数据框：
Start End Note Item
2016-10-22 2016-11-05 Z A
2017-02-11 2017-02-25 W B
我需要将其扩展/转换为以下内容，在“ 开始” 和“ 结束” 列之间填写几周（W-SAT），然后向前填充“ 注释” 和“
项目”中 的数据：
Start Note Item
2016-10-22 Z A
2016-10-29 Z A
2016-11-05 Z A
2017-02-11 W B
2017-02-18 W B
2017-02-25 W B
用pandas做到这一点的最佳方法是什么？某种多索引适用吗？
问题答案：
您可以遍历每一行并创建一个新的数据框，然后将它们连接在一起
pd.concat([pd.DataFrame({'Start': pd.date_range(row.Start, row.End, freq='W-SAT'),
'Note': row.Note,
'Item': row.Item}, columns=['Start', 'Note', 'Item'])
for i, row in df.iterrows()], ignore_index=True)
Start Note Item
0 2016-10-22 Z A
1 2016-10-29 Z A
2 2016-11-05 Z A
3 2017-02-11 W B
4 2017-02-18 W B
5 2017-02-25 W B
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我在一个表（即TAB1)中有多个日期范围，如下所示。 对上面的SQL查询有什么建议吗？
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我面临着许多困难。 1）虽然在演讲和历史数据中都有日期信息，但在第一个数据中，我有每个条目的具体日期，在第二个数据中有一个日期范围。理想情况下，我希望能够合并，以便每个演讲条目都与演讲者（姓名）和演讲日期所属的历史条目匹配。 2）期望的输出是有一个data.frame或data.table，其行等于演讲data.frame中的观察值，以及名称、日期和每个角色的列（它们将由值填充）。然而，某些角色在
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问题内容： 我想为某个列（例如column）选择一个范围。我想选择-0.5到+0.5之间的所有值。如何做到这一点？ 我希望使用 但这（自然）给出了ValueError： 我试过了 但这全部输出了。 正确的输出应该是 在pandas数据框列中查找值范围的正确方法是什么？ 编辑：问题 使用与 将是之间的区别 和不平等之类的 ？ 问题答案： 使用有严格的不平等： 该参数确定是否包括端点（：，：）。这适用
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问题内容： 我正在尝试建立一个SQL查询，该查询将为我提供具有相同价格的日期的日期范围。如果价格出现突破，我希望能在新的行中看到它。即使一个月中的某个时间有相同的价格，但如果价格介于两者之间的某个时间有变化，我希望将其视为具有特定日期范围的两个单独的行。 样本数据： 所需结果： 问题答案： 非关系解决方案 我认为没有其他答案是正确的。 不会工作 使用会强制将数据放入物理的“记录归档系统”结构中，然
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问题内容： 源表如下： 我想得到以下输出： 我必须使用循环来填充此表吗？ 谢谢 问题答案： 您可以使用技巧来查询 演示
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问题内容： 想创建一个日期列表，从今天开始，然后返回任意天数，例如在我的示例中为100天。有没有比这更好的方法了？ 问题答案： 略胜一筹…