pd.date_range起始于读取的excel中两个字段

好的，您可以使用 Pandas 库中的 read_excel 函数读取 Excel 文件，然后使用 date_range 函数生成日期范围。具体步骤如下：

1. 使用 Pandas 库中的 read_excel 函数读取 Excel 文件，例如：

import pandas as pd

df = pd.read_excel('your_excel_file.xlsx')

2. 从读取的 DataFrame 中获取起始日期和结束日期，例如：

start_date = df['start_date_column_name'][0]
end_date = df['end_date_column_name'][0]

3. 使用 date_range 函数生成日期范围，例如：

date_range = pd.date_range(start=start_date, end=end_date)

其中，start_date 和 end_date 分别为起始日期和结束日期，date_range 是生成的日期范围。您需要将 'start_date_column_name' 和 'end_date_column_name' 替换为您实际使用的列名。

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pd.date_range起始于读取的excel中每一行中两列字段的范围列表追加一个新字段

好的，如果我理解正确，你想要在每一行的两个字段范围列表中添加一个新的字段，是吗？那么你可以使用 pandas 库中的 `read_excel` 函数来读取 Excel 文件，然后使用 `apply` 函数来对每一行进行操作，最后使用 `pd.date_range` 函数来生成日期范围。下面是可能的实现方式：

import pandas as pd

# 读取 Excel 文件
df = pd.read_excel('your_file.xlsx')

# 定义一个函数，用来对每一行进行操作
def add_new_field(row):
    # 获取两个字段的范围列表
    start_list = row['start_list']
    end_list = row['end_list']
    # 在范围列表中添加新的字段
    start_list.append(row['new_field'])
    end_list.append(row['new_field'])
    # 生成日期范围
    date_range = pd.date_range(start=min(start_list), end=max(end_list), freq='D')
    # 返回新的字段和日期范围
    return pd.Series({'new_field': row['new_field'], 'date_range': date_range})

# 应用函数并将结果存储在新的 DataFrame 中
new_df = df.apply(add_new_field, axis=1)

# 输出结果
print(new_df)

请注意，这只是一种可能的实现方式，具体实现方式可能因数据的不同而有所不同。希望对你有所帮助！