calendar может

там вроде есть такое

можно конечно самому смотреть ещё високосный ли год и всё такое

Посмотрю, спасибо. Просто я этим циклом вставляю дни/месяцы в запрос в pyspark, в таблице партиции по дням, поэтому такая фигня(

Да мне для начала просто один год глянуть

там есть такое

можно вообще календарь на весь год получить и по нему бежать циклом

Добрый день! ACM (Association for Computing Machinery) Student Chapter проводит опрос, направленный на изучение рынка разработчиков. Опрос состоит из 3 блоков - общая информация, информация об образовании и о работе. В среднем, прохождение опроса занимает не более 2 минут.
Опрос создан в рамках HackNU 2021, который проводит ACM при поддержки Facebook, Microsoft и Google.
С результатами опроса можно будет ознакомиться на канале https://t.me/hacknu
Будем очень благодарны за помощь:)
https://fdier.co/EPaE7Z

в стандартном питоне есть бибиотека для работы с датами https://dateutil.readthedocs.io/en/stable/relativedelta.html делай с помощью нее цикл по твоим данным

Если хочется поизвращаться, можно преобразовать в gmt и дальше добавлять по 24 часа. А потом возвращать дату ;-)

Можно ещё какие-нибудь поизгалятся

range_dt = pd.datetimerange(from_to, freq)
Дальше
For date in rande_dt:
 loc = df[df[‘date’] == date]

Псевдокод , но смысл понятен

А разве есть такой? Но вообще да, date_range должен помочь)

https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.date_range.html

date_list = pd.date_range('2021-01-01', '2021-01-31')

for date_point in date_list:
   date = str(date_point.date())
   formatted_query = query.format(date)

Как-то так

Да , оно )

всем очередной раз здравствуйте.
скажите, а есть в пандасе какой-то особенный путь получения ключа словаря по его значению?

то есть, у меня есть словарь вида
temp_dict = {'zzz': ['aaa', 'sss'],'xxx':['qqq', 'www']}

в датафрейме есть столбец, в котором лежат все эти aaa, sss, qqq, www. Оч хочется их объединить и назначить этому всему df['new_column']

в словарях есть items
for k,v in dict.items():
   print(k,v)

вопрос: а есть проще какой-то путь?

Dict.keys()?

не подойдут, так как надо сперва искать values

Как насчёт такого?

df.new_column = df.old_column.apply(lambda x: d.get(x))

А, вероятно, не сработает из-за того, что в дикте списки