填充pandas数据框中两个不同列的开始日期和结束日期之间的连续日期

在填充pandas数据框中两个不同列的开始日期和结束日期之间的连续日期时，可以使用pandas的date_range函数来实现。date_range函数可以生成一个指定范围内的日期序列。

以下是一个示例代码，演示如何填充两个不同列的开始日期和结束日期之间的连续日期：

import pandas as pd

# 创建一个示例数据框
df = pd.DataFrame({'开始日期': ['2022-01-01', '2022-01-03'],
                   '结束日期': ['2022-01-05', '2022-01-07']})

# 将开始日期和结束日期列转换为日期类型
df['开始日期'] = pd.to_datetime(df['开始日期'])
df['结束日期'] = pd.to_datetime(df['结束日期'])

# 创建一个空的数据框，用于存储填充后的结果
filled_df = pd.DataFrame()

# 遍历数据框中的每一行
for index, row in df.iterrows():
    # 获取开始日期和结束日期
    start_date = row['开始日期']
    end_date = row['结束日期']
    
    # 使用date_range函数生成开始日期和结束日期之间的连续日期序列
    dates = pd.date_range(start=start_date, end=end_date)
    
    # 将连续日期序列转换为数据框，并添加到filled_df中
    temp_df = pd.DataFrame({'日期': dates})
    filled_df = filled_df.append(temp_df, ignore_index=True)

# 打印填充后的结果
print(filled_df)

这段代码首先创建了一个示例数据框df，其中包含了开始日期和结束日期两列。然后，将开始日期和结束日期列转换为日期类型，以便后续处理。接下来，创建一个空的数据框filled_df，用于存储填充后的结果。

然后，通过遍历数据框中的每一行，获取开始日期和结束日期。使用date_range函数生成开始日期和结束日期之间的连续日期序列。将连续日期序列转换为数据框，并将其添加到filled_df中。

最后，打印填充后的结果filled_df，即包含了两个不同列的开始日期和结束日期之间的连续日期。

请注意，以上代码中没有提及具体的腾讯云产品和产品介绍链接地址，因为在这个特定的问题中，与云计算品牌商无关。