用于高效解决特定数据处理任务的3个Python操作
提高效率，轻松处理特定数据任务的3个Python操作技巧
利用Pandas和Python的灵活性
送到您手上的原始数据几乎总是与所需的格式不同。您的工作流程始于将原始数据转换为所选择的指定格式，这会占用大量时间。
幸运的是，我们有很多可用于加快这个过程的工具。随着这些工具的发展，它们在解决特定任务方面变得越来越高效。Pandas已经存在了很长时间，它已成为最广泛使用的数据分析和清理工具之一。
Python的内置功能也使得处理数据操作变得容易。毫不奇怪，Python是数据科学生态系统中占主导地位的语言。
在本文中，我们将介绍三个具体案例，并学习如何利用Python和Pandas的灵活性来解决它们。
1. 扩展日期范围
在处理时间序列数据时，我们很可能会遇到这个任务。假设我们有一个数据集，显示了不同商店中产品的生命周期，如下所示：
对于其他一些下游任务，我们需要将此数据集转换为以下格式：
我们基本上为开始日期和结束日期之间的每个日期创建一个单独的行。这也被称为扩展数据。我们将使用一些Pandas和内置的Python函数来完成这个任务。
如果您想自己练习，让我们创建一个带有模拟数据的样本数据集。
import pandas as pdlifecycle = pd.DataFrame({ "store_id": [1130, 1130, 1130, 1460, 1460], "product_id": [103, 104, 112, 130, 160], "start_date": ["2022-10-01", "2022-09-14", "2022-07-20", "2022-06-30", "2022-12-10"], "end_date": ["2022-10-15"…
