从一列开始日期和一列结束日期创建一列日期 - python
Creating a single column of dates from a column of start dates and a column of end dates - python
我想使用两列日期创建一列日期，一列是开始日期，另一列是结束日期。我正在寻找的时间增量是 30 分钟。因此，例如，如果我有这两列日期：
开始
结束
2019-10-1515:30
2019-10-1516:30
2019-10-1711:00
2019-10-1712:30
2019-11-0103:30
2019-11-0104:00
我想得到：
2019-10-1515:30
2019-10-15 16:00
2019-10-15 16:30
2019-10-17 11:00
2019-10-17 11:30
2019-10-17 12:00
2019-10-17 12:30
2019-11-01 03:30
2019-11-01 04:00
我已经用 pd.date_range、numpy arange 等尝试了很多东西，但一直无法弄清楚如何制作单列数据。我是 python.
的新手
>>> df.apply(lambda dt: pd.date_range(dt["Start"], dt["End"], freq="30T"),
axis="columns").explode(ignore_index=True)
0 2019-10-15 15:30:00
1 2019-10-15 16:00:00
2 2019-10-15 16:30:00
3 2019-10-17 11:00:00
4 2019-10-17 11:30:00
5 2019-10-17 12:00:00
6 2019-10-17 12:30:00
7 2019-11-01 03:30:00
8 2019-11-01 04:00:00
dtype: datetime64[ns]
我想使用两列日期创建一列日期，一列是开始日期，另一列是结束日期。我正在寻找的时间增量是 30 分钟。因此，例如，如果我有这两列日期：
| 开始 | 结束 |
|---|---|
| 2019-10-1515:30 | 2019-10-1516:30 |
| 2019-10-1711:00 | 2019-10-1712:30 |
| 2019-11-0103:30 | 2019-11-0104:00 |
我想得到：
2019-10-1515:30
2019-10-15 16:00
2019-10-15 16:30
2019-10-17 11:00
2019-10-17 11:30
2019-10-17 12:00
2019-10-17 12:30
2019-11-01 03:30
2019-11-01 04:00
我已经用 pd.date_range、numpy arange 等尝试了很多东西，但一直无法弄清楚如何制作单列数据。我是 python.
的新手>>> df.apply(lambda dt: pd.date_range(dt["Start"], dt["End"], freq="30T"),
axis="columns").explode(ignore_index=True)
0 2019-10-15 15:30:00
1 2019-10-15 16:00:00
2 2019-10-15 16:30:00
3 2019-10-17 11:00:00
4 2019-10-17 11:30:00
5 2019-10-17 12:00:00
6 2019-10-17 12:30:00
7 2019-11-01 03:30:00
8 2019-11-01 04:00:00
dtype: datetime64[ns]