在 Pandas 数据框中的 2 个日期之间添加日期列

Question

我有一个现有的数据框，它看起来像：

    id  start_date  end_date

0   1   20170601    20210531

1   2   20181001    20220930

2   3   20150101    20190228

3   4   20171101    20211031

我正在尝试向此数据框添加 85 列，它们是：

如果月/年（在 start_date 到 end_date 上循环）介于 20120101 和 20190101 之间：1

其他：0

我尝试了以下方法：

start, end = [datetime.strptime(_, "%Y%m%d") for _ in ['20120101', '20190201']]

global_list = list(OrderedDict(((start + timedelta(_)).strftime(r"%m/%y"), None) for _ in range((end - start).days)).keys())

def get_count(contract_start_date, contract_end_date):

    start, end = [datetime.strptime(_, "%Y%m%d") for _ in [contract_start_date, contract_end_date]]

    current_list = list(OrderedDict(((start + timedelta(_)).strftime(r"%m/%y"), None) for _ in range((end - start).days)).keys())

    temp_list = []

    for each in global_list:

        if each in current_list:

            temp_list.append(1)

        else:

            temp_list.append(0)

    return pd.Series(temp_list)

sample_df[global_list] = sample_df[['contract_start_date', 'contract_end_date']].apply(lambda x: get_count(*x), axis=1)

示例 df 如下所示：

customer_id contract_start_date contract_end_date   01/12   02/12   03/12   04/12   05/12   06/12   07/12   ... 04/18   05/18   06/18   07/18   08/18   09/18   10/18   11/18   12/18   01/19

1   1   20181001    20220930    0   0   0   0   0   0   0   ... 0   0   0   0   0   0   1   1   1   1

9   2   20160701    20200731    0   0   0   0   0   0   0   ... 1   1   1   1   1   1   1   1   1   1

3   3   20171101    20211031    0   0   0   0   0   0   0   ... 1   1   1   1   1   1   1   1   1   1

3 rows × 88 columns

它适用于小型数据集，但对于 160k 行，即使在 3 小时后也没有停止。有人可以告诉我更好的方法吗？

当同一客户的日期重叠时面临问题。