media_data['end_time'] - media_data['origin_time'])如果是跨周的数据，也能被过滤掉吗

如果存在跨周的数据，你可以通过对开始观看时间和结束观看时间之间的日期差进行判断，将跨周的记录过滤掉。

下面是修改后的代码示例：

import pandas as pd

# 创建空的DataFrame
split_data = pd.DataFrame(columns=media_data.columns)

# 遍历每一行数据
for index, row in media_data.iterrows():
    # 判断开始观看时间和结束观看时间是否跨周
    if (row['end_time'].date() - row['origin_time'].date()).days >= 7:
        continue  # 跨周的数据直接跳过
        
    # 判断开始观看时间和结束观看时间是否跨夜
    if row['origin_time'].date() != row['end_time'].date():
        # 拆分为两条记录
        row1 = row.copy()
        row1['end_time'] = pd.to_datetime(row['origin_time'].date()) + pd.DateOffset(hours=23, minutes=59, seconds=59)
        row2 = row.copy()
        row2['origin_time'] = pd.to_datetime(row['end_time'].date()) + pd.DateOffset(days=1)
        
        # 添加到新的DataFrame中
        split_data = split_data.append([row1, row2], ignore_index=True)

# 合并拆分后的记录数据和原始数据集
media_data = pd.concat([media_data, split_data])

# 重新排序索引
media_data = media_data.reset_index(drop=True)

在上面的代码中，我添加了一个判断条件来检查开始观看时间和结束观看时间之间的日期差是否大于等于7天，如果是，则直接跳过该条记录，不进行拆分处理。

这样，无论是跨夜还是跨周的记录数据都能被过滤掉。请注意，这里的判断条件是根据日期差来判断的，你可以根据实际需求调整判断条件。