为数据框架中的每个类别创建日期时间范围: python/SQL

为数据框架中的每个类别创建日期时间范围:

在Python中，我们可以使用pandas库来处理数据框架，并使用datetime库来创建日期时间范围。下面是一个示例代码：

import pandas as pd
import datetime

# 创建一个示例数据框架
data = {'Category': ['A', 'B', 'C'],
        'Start_Date': [datetime.datetime(2022, 1, 1), datetime.datetime(2022, 1, 5), datetime.datetime(2022, 1, 10)],
        'End_Date': [datetime.datetime(2022, 1, 3), datetime.datetime(2022, 1, 7), datetime.datetime(2022, 1, 15)]}

df = pd.DataFrame(data)

# 创建日期时间范围
df['Date_Range'] = df.apply(lambda row: pd.date_range(start=row['Start_Date'], end=row['End_Date']), axis=1)

print(df)

这段代码首先导入了pandas和datetime库。然后，创建了一个示例的数据字典，包含类别、开始日期和结束日期。接下来，使用pd.DataFrame函数将数据字典转换为数据框架df。

然后，我们使用apply函数和lambda函数来遍历数据框架的每一行，并使用pd.date_range函数来创建每个类别的日期时间范围。最后，将结果存储在新的'Date_Range'列中，并打印整个数据框架。

这样，我们就可以为数据框架中的每个类别创建日期时间范围。

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