如何在Python中仅比较DataFrame日期的mm-dd部分并生成季节列

首先纠正你拆分date和time列的错误：你写的循环会把最后一行的日期赋值给整个date列，完全不符合预期。直接用pandas的dt访问器就能高效完成拆分，不用循环：

# 正确拆分date和time列
df_prueba['date'] = df_prueba['Fecha_Tiem'].dt.date
df_prueba['time'] = df_prueba['Fecha_Tiem'].dt.time

接下来有两种方法生成Season列，判断日期是否在05-13至07-18之间：

方法一：字符串格式比较 #

把日期转成mm-dd格式的字符串，直接进行区间比较：

import numpy as np

# 生成mm-dd格式字符串列
df_prueba['mm-dd'] = df_prueba['Fecha_Tiem'].dt.strftime('%m-%d')
# 判断区间并赋值Season列
df_prueba['Season'] = np.where(
    (df_prueba['mm-dd'] >= '05-13') & (df_prueba['mm-dd'] <= '07-18'),
    'high',
    ''  # 不在区间内的默认值，可根据需求修改
)

方法二：月份+日期逻辑判断 #

通过提取月份和日期进行逻辑判断，这种方式更严谨，避免字符串比较可能出现的边缘问题：

import numpy as np

# 构建判断条件
condition = (
    (df_prueba['Fecha_Tiem'].dt.month == 5) & (df_prueba['Fecha_Tiem'].dt.day >= 13)
) | (
    df_prueba['Fecha_Tiem'].dt.month == 6
) | (
    (df_prueba['Fecha_Tiem'].dt.month == 7) & (df_prueba['Fecha_Tiem'].dt.day <= 18)
)

# 生成Season列
df_prueba['Season'] = np.where(condition, 'high', '')

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Martin Palacios