pandas如何提取值为TRUE的连续日期区间生成Attendance列

• 核心逻辑：逐行提取值为TRUE的日期，按日期列的顺序识别连续分段，单日直接输出日期，连续多日拼接为开始日期 - 结束日期格式，多段用逗号分隔。
• 完整实现代码如下：

import pandas as pd

# 1. 构造示例数据集，替换为你的实际数据即可
df = pd.DataFrame({
    'Dt': ['san', 'don', 'sam', 'den'],
    '1/2/21': [True, True, False, False],
    '2/2/21': [True, True, True, False],
    '3/2/21': [True, False, True, True],
    '4/2/21': [True, True, False, False],
    '5/2/21': [True, True, True, True],
    '6/2/21': [True, True, True, True],
    '7/2/21': [True, True, True, False]
})
# 提取所有日期列（排除首列人员标识Dt）
date_columns = df.columns.drop('Dt').tolist()

# 2. 定义单行出勤记录转换函数
def format_attendance(row):
    # 筛出当前行所有出勤为TRUE的日期
    attend_dates = [d for d in date_columns if row[d]]
    if not attend_dates:
        return ""
    segments = []
    current_start = attend_dates[0]
    # 遍历识别连续分段
    for idx in range(1, len(attend_dates)):
        # 判断当前日期和上一个出勤日期是否在日期列中相邻
        curr_pos = date_columns.index(attend_dates[idx])
        prev_pos = date_columns.index(attend_dates[idx-1])
        if curr_pos - prev_pos != 1:
            # 分段断开，保存上一段
            current_end = attend_dates[idx-1]
            segments.append(current_start if current_start == current_end else f"{current_start} - {current_end}")
            current_start = attend_dates[idx]
    # 保存最后一个分段
    current_end = attend_dates[-1]
    segments.append(current_start if current_start == current_end else f"{current_start} - {current_end}")
    return ",".join(segments)

# 3. 生成Attendance列
df['Attendance'] = df.apply(format_attendance, axis=1)

• 运行后输出结果完全匹配需求：

若需要调整连接符前后的空格、分隔符样式，直接修改函数内字符串拼接的格式即可。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Sanju M