Python如何将指定时间范围的日期作为DataFrame列名添加

前置准备 #

首先确保已经安装pandas库，导入所需依赖：

import pandas as pd
from datetime import datetime

步骤1：构造初始DataFrame（你已有该步骤可跳过） #

df = pd.DataFrame({'Category': ['A', 'B', 'C']})

步骤2：生成目标月度首日序列 #

freq='MS'参数对应生成每月首日的时间序列，可根据需求调整起止日期：

# 固定起始日期
start_date = '2021-05-01'
# 动态计算当前月首日，若需固定为示例的2021-10-01，直接赋值 end_date = '2021-10-01' 即可
end_date = datetime.today().replace(day=1).strftime('%Y-%m-%d')

# 生成格式化后的日期列名列表
date_list = pd.date_range(start=start_date, end=end_date, freq='MS').strftime('%Y-%m-%d').tolist()

步骤3：批量添加新列并调整列顺序 #

写法1：循环添加（易理解） #

# 新列默认值可按需修改，示例用空值pd.NA，也可设置为0、空字符串等
for date_col in date_list:
    df[date_col] = pd.NA

# 调整列顺序符合要求
df = df[['Category'] + date_list]

写法2：assign批量赋值（更简洁） #

# 一次性添加所有日期列
df = df.assign(**{d: pd.NA for d in date_list})
# 调整列顺序
df = df.reindex(columns=['Category'] + date_list)

最终输出示例 #

内容的提问来源于stack exchange，提问作者anewone