以下是一个示例代码,用于创建一个日期列,并为每个日期添加自定义列。
import pandas as pd
# 创建一个日期列表
dates = pd.date_range(start='2021-01-01', end='2021-01-31', freq='D')
# 创建一个空的数据框
df = pd.DataFrame(columns=['日期', '自定义列'])
# 将日期添加到数据框中
df['日期'] = dates
# 根据日期添加自定义列的值
for index, row in df.iterrows():
date = row['日期']
# 根据需要在此处添加自定义列的计算/逻辑
custom_column_value = date.day % 2 # 示例:根据日期的天数来决定自定义列的值
df.at[index, '自定义列'] = custom_column_value
# 打印结果
print(df)
输出结果为:
日期 自定义列
0 2021-01-01 1
1 2021-01-02 0
2 2021-01-03 1
3 2021-01-04 0
4 2021-01-05 1
5 2021-01-06 0
6 2021-01-07 1
7 2021-01-08 0
8 2021-01-09 1
9 2021-01-10 0
10 2021-01-11 1
11 2021-01-12 0
12 2021-01-13 1
13 2021-01-14 0
14 2021-01-15 1
15 2021-01-16 0
16 2021-01-17 1
17 2021-01-18 0
18 2021-01-19 1
19 2021-01-20 0
20 2021-01-21 1
21 2021-01-22 0
22 2021-01-23 1
23 2021-01-24 0
24 2021-01-25 1
25 2021-01-26 0
26 2021-01-27 1
27 2021-01-28 0
28 2021-01-29 1
29 2021-01-30 0
30 2021-01-31 1
这个示例代码创建了一个日期列表,然后使用pd.DataFrame
创建了一个空的数据框。日期列表被赋值给数据框的“日期”列。然后,使用迭代遍历数据框中的每一行,在每个日期上执行自定义列的计算/逻辑,并将结果赋值给数据框的“自定义列”。最后,打印出数据框的内容。
上一篇:不同日期的数据进行全外自连接。