dict和list中元组的列表理解

Question

我试图找出如何从以下数据创建日期：血管元组组合列表：

• 船只清单
• 船只到达日期的清单
• 计划时间表中的日期列表

（船只，日期）需要包含从船只到达日期算起的日期范围内所有可能的船只：日期组合（船只到达之前不能离开）

所需输出：示例

horizon dates = ['2020-01-01', '2020-01-02', '2020-01-03']
vessels = ['A']
vessel_arrival_date = {'A':'2020-01-02'}

船舶“A”的到达日期为“2020-01-02”，因此可能的出发日期元组为：

departure_date_tuple = [('A', '2020-01-02'), ('A', '2020-01-03')]

到目前为止，我已经在一个理解范围内尝试了两种方法，使用熊猫数据框来提取日期

departure_dates = [(vessel, date) for vessel in vessels for date in sorted(dates_ser.loc[vessel_notice_of_readiness_date[vessel]:, 'dates'])] 

然而，这些产生了每一个船舶/日期组合，并且没有考虑到船舶在到达之前不能离开的事实

数据如下：

dates = ['2020-05-28',
 '2020-05-29',
 '2020-05-30',
 '2020-05-31',
 '2020-06-01',
 '2020-06-02',
 '2020-06-03',
 '2020-06-04',
 '2020-06-05',
 '2020-06-06',
 '2020-06-07',
 '2020-06-08',
 '2020-06-09',
 '2020-06-10',
 '2020-06-11']

vessels = ['AM OCEAN SILVER',
 'APJ ANGAD 2',
 'AQUATONKA',
 'ARUN',
 'BAY OF NAPLES',
 'BOMER OYSTER',
 'BULK JAPAN',
 'CCSC YASA JING',
 'CEYLON BREEZE',
 'CHANG HANG HAO HAI',
 'FURIOUS',
 'HAIFA ROSHANA',
 'HARALAMBOS',
 'IKAN PULAS',
 'KANG XIN HAI',
 'MAMBO',
 'MOORING LINE',
 'PACIFIC MAJOR',
 'PELICAN',
 'PETER OLDENDORFF',
 'ROBUSTO',
 'Rahi',
 'SHTP',
 'CCSC ROBERTS BANK',
 'SUNRISE',
 'TIN CITY',
 'XIN FA HAI',
 'YASA UNITY']

vessel_arrival_date = {'CEYLON BREEZE': '2020-05-29',
 'PETER OLDENDORFF': '2020-05-29',
 'BULK JAPAN': '2020-05-29',
 'XIN FA HAI': '2020-05-29',
 'PACIFIC MAJOR': '2020-06-01',
 'CCSC YASA JING': '2020-06-01',
 'CHANG HANG HAO HAI': '2020-06-01',
 'ROBUSTO': '2020-06-01',
 'AQUATONKA': '2020-06-02',
 'ARUN': '2020-06-02',
 'HARALAMBOS': '2020-06-02',
 'MAMBO': '2020-06-02',
 'SHTP': '2020-06-05',
 'FURIOUS': '2020-06-05',
 'YASA UNITY': '2020-06-05',
 'AM OCEAN SILVER': '2020-06-05',
 'PELICAN': '2020-06-06',
 'BAY OF NAPLES': '2020-06-06',
 'TIN CITY': '2020-06-06',
 'MOORING LINE': '2020-06-06',
 'KANG XIN HAI': '2020-06-09',
 'Rahi': '2020-06-09',
 'APJ ANGAD 2': '2020-06-09',
 'SM ROBERTS BANK': '2020-06-09',
 'HAIFA ROSHANA': '2020-06-10',
 'IKAN PULAS': '2020-06-10',
 'SUNRISE': '2020-06-10',
 'BOMER OYSTER': '2020-06-10'}

Answer 1

让我们试试这个：

df1 = pd.MultiIndex.from_product([dates,vessels], names=['dates','vessels']).to_frame(index=False)
df2 = pd.DataFrame.from_dict(vessel_arrival_date, orient='index').rename(columns={0:'ArrivalDate'})
list_of_Depart = df1.merge(df2, left_on='vessels', right_index=True)\
                    .query('ArrivalDate <= dates')\
                    .set_index(['vessels','dates']).index.tolist()

输出：

[('AM OCEAN SILVER', '2020-06-05'),
 ('AM OCEAN SILVER', '2020-06-06'),
 ('AM OCEAN SILVER', '2020-06-07'),
 ('AM OCEAN SILVER', '2020-06-08'),
 ('AM OCEAN SILVER', '2020-06-09'),
 ('AM OCEAN SILVER', '2020-06-10'),
 ('AM OCEAN SILVER', '2020-06-11'),
 ('APJ ANGAD 2', '2020-06-09'),
 ('APJ ANGAD 2', '2020-06-10'),
 ('APJ ANGAD 2', '2020-06-11'),
 ('AQUATONKA', '2020-06-02'),
 ('AQUATONKA', '2020-06-03'),
 ('AQUATONKA', '2020-06-04'),
 ('AQUATONKA', '2020-06-05'),
 ('AQUATONKA', '2020-06-06'),
 ('AQUATONKA', '2020-06-07'),
 ('AQUATONKA', '2020-06-08'),
 ('AQUATONKA', '2020-06-09'),
 ('AQUATONKA', '2020-06-10'),
 ('AQUATONKA', '2020-06-11'),
 ('ARUN', '2020-06-02'),
 ('ARUN', '2020-06-03'),
 ('ARUN', '2020-06-04'),
 ('ARUN', '2020-06-05'),
 ('ARUN', '2020-06-06'),
 ('ARUN', '2020-06-07'),
 ('ARUN', '2020-06-08'),
 ('ARUN', '2020-06-09'),
 ('ARUN', '2020-06-10'),
 ('ARUN', '2020-06-11'),
 ('BAY OF NAPLES', '2020-06-06'),
 ('BAY OF NAPLES', '2020-06-07'),
 ('BAY OF NAPLES', '2020-06-08'),
 ('BAY OF NAPLES', '2020-06-09'),
 ('BAY OF NAPLES', '2020-06-10'),
 ('BAY OF NAPLES', '2020-06-11'),
 ('BOMER OYSTER', '2020-06-10'),
 ('BOMER OYSTER', '2020-06-11'),
 ('BULK JAPAN', '2020-05-29'),
 ('BULK JAPAN', '2020-05-30'),
 ('BULK JAPAN', '2020-05-31'),
 ('BULK JAPAN', '2020-06-01'),
 ('BULK JAPAN', '2020-06-02'),
 ('BULK JAPAN', '2020-06-03'),
 ('BULK JAPAN', '2020-06-04'),
 ('BULK JAPAN', '2020-06-05'),
 ('BULK JAPAN', '2020-06-06'),
 ('BULK JAPAN', '2020-06-07'),
 ('BULK JAPAN', '2020-06-08'),
 ('BULK JAPAN', '2020-06-09'),
 ('BULK JAPAN', '2020-06-10'),
 ('BULK JAPAN', '2020-06-11'),
 ('CCSC YASA JING', '2020-06-01'),
 ('CCSC YASA JING', '2020-06-02'),
 ('CCSC YASA JING', '2020-06-03'),
 ('CCSC YASA JING', '2020-06-04'),
 ('CCSC YASA JING', '2020-06-05'),
 ('CCSC YASA JING', '2020-06-06'),
 ('CCSC YASA JING', '2020-06-07'),
 ('CCSC YASA JING', '2020-06-08'),
 ('CCSC YASA JING', '2020-06-09'),
 ('CCSC YASA JING', '2020-06-10'),
 ('CCSC YASA JING', '2020-06-11'),
 ('CEYLON BREEZE', '2020-05-29'),
 ('CEYLON BREEZE', '2020-05-30'),
 ('CEYLON BREEZE', '2020-05-31'),
 ('CEYLON BREEZE', '2020-06-01'),
 ('CEYLON BREEZE', '2020-06-02'),
 ('CEYLON BREEZE', '2020-06-03'),
 ('CEYLON BREEZE', '2020-06-04'),
 ('CEYLON BREEZE', '2020-06-05'),
 ('CEYLON BREEZE', '2020-06-06'),
 ('CEYLON BREEZE', '2020-06-07'),
 ('CEYLON BREEZE', '2020-06-08'),
 ('CEYLON BREEZE', '2020-06-09'),
 ('CEYLON BREEZE', '2020-06-10'),
 ('CEYLON BREEZE', '2020-06-11'),
 ('CHANG HANG HAO HAI', '2020-06-01'),
 ('CHANG HANG HAO HAI', '2020-06-02'),
 ('CHANG HANG HAO HAI', '2020-06-03'),
 ('CHANG HANG HAO HAI', '2020-06-04'),
 ('CHANG HANG HAO HAI', '2020-06-05'),
 ('CHANG HANG HAO HAI', '2020-06-06'),
 ('CHANG HANG HAO HAI', '2020-06-07'),
 ('CHANG HANG HAO HAI', '2020-06-08'),
 ('CHANG HANG HAO HAI', '2020-06-09'),
 ('CHANG HANG HAO HAI', '2020-06-10'),
 ('CHANG HANG HAO HAI', '2020-06-11'),
 ('FURIOUS', '2020-06-05'),
 ('FURIOUS', '2020-06-06'),
 ('FURIOUS', '2020-06-07'),
 ('FURIOUS', '2020-06-08'),
 ('FURIOUS', '2020-06-09'),
 ('FURIOUS', '2020-06-10'),
 ('FURIOUS', '2020-06-11'),
 ('HAIFA ROSHANA', '2020-06-10'),
 ('HAIFA ROSHANA', '2020-06-11'),
 ('HARALAMBOS', '2020-06-02'),
 ('HARALAMBOS', '2020-06-03'),
 ('HARALAMBOS', '2020-06-04'),
 ('HARALAMBOS', '2020-06-05'),
 ('HARALAMBOS', '2020-06-06'),
 ('HARALAMBOS', '2020-06-07'),
 ('HARALAMBOS', '2020-06-08'),
 ('HARALAMBOS', '2020-06-09'),
 ('HARALAMBOS', '2020-06-10'),
 ('HARALAMBOS', '2020-06-11'),
 ('IKAN PULAS', '2020-06-10'),
 ('IKAN PULAS', '2020-06-11'),
 ('KANG XIN HAI', '2020-06-09'),
 ('KANG XIN HAI', '2020-06-10'),
 ('KANG XIN HAI', '2020-06-11'),
 ('MAMBO', '2020-06-02'),
 ('MAMBO', '2020-06-03'),
 ('MAMBO', '2020-06-04'),
 ('MAMBO', '2020-06-05'),
 ('MAMBO', '2020-06-06'),
 ('MAMBO', '2020-06-07'),
 ('MAMBO', '2020-06-08'),
 ('MAMBO', '2020-06-09'),
 ('MAMBO', '2020-06-10'),
 ('MAMBO', '2020-06-11'),
 ('MOORING LINE', '2020-06-06'),
 ('MOORING LINE', '2020-06-07'),
 ('MOORING LINE', '2020-06-08'),
 ('MOORING LINE', '2020-06-09'),
 ('MOORING LINE', '2020-06-10'),
 ('MOORING LINE', '2020-06-11'),
 ('PACIFIC MAJOR', '2020-06-01'),
 ('PACIFIC MAJOR', '2020-06-02'),
 ('PACIFIC MAJOR', '2020-06-03'),
 ('PACIFIC MAJOR', '2020-06-04'),
 ('PACIFIC MAJOR', '2020-06-05'),
 ('PACIFIC MAJOR', '2020-06-06'),
 ('PACIFIC MAJOR', '2020-06-07'),
 ('PACIFIC MAJOR', '2020-06-08'),
 ('PACIFIC MAJOR', '2020-06-09'),
 ('PACIFIC MAJOR', '2020-06-10'),
 ('PACIFIC MAJOR', '2020-06-11'),
 ('PELICAN', '2020-06-06'),
 ('PELICAN', '2020-06-07'),
 ('PELICAN', '2020-06-08'),
 ('PELICAN', '2020-06-09'),
 ('PELICAN', '2020-06-10'),
 ('PELICAN', '2020-06-11'),
 ('PETER OLDENDORFF', '2020-05-29'),
 ('PETER OLDENDORFF', '2020-05-30'),
 ('PETER OLDENDORFF', '2020-05-31'),
 ('PETER OLDENDORFF', '2020-06-01'),
 ('PETER OLDENDORFF', '2020-06-02'),
 ('PETER OLDENDORFF', '2020-06-03'),
 ('PETER OLDENDORFF', '2020-06-04'),
 ('PETER OLDENDORFF', '2020-06-05'),
 ('PETER OLDENDORFF', '2020-06-06'),
 ('PETER OLDENDORFF', '2020-06-07'),
 ('PETER OLDENDORFF', '2020-06-08'),
 ('PETER OLDENDORFF', '2020-06-09'),
 ('PETER OLDENDORFF', '2020-06-10'),
 ('PETER OLDENDORFF', '2020-06-11'),
 ('ROBUSTO', '2020-06-01'),
 ('ROBUSTO', '2020-06-02'),
 ('ROBUSTO', '2020-06-03'),
 ('ROBUSTO', '2020-06-04'),
 ('ROBUSTO', '2020-06-05'),
 ('ROBUSTO', '2020-06-06'),
 ('ROBUSTO', '2020-06-07'),
 ('ROBUSTO', '2020-06-08'),
 ('ROBUSTO', '2020-06-09'),
 ('ROBUSTO', '2020-06-10'),
 ('ROBUSTO', '2020-06-11'),
 ('Rahi', '2020-06-09'),
 ('Rahi', '2020-06-10'),
 ('Rahi', '2020-06-11'),
 ('SHTP', '2020-06-05'),
 ('SHTP', '2020-06-06'),
 ('SHTP', '2020-06-07'),
 ('SHTP', '2020-06-08'),
 ('SHTP', '2020-06-09'),
 ('SHTP', '2020-06-10'),
 ('SHTP', '2020-06-11'),
 ('SUNRISE', '2020-06-10'),
 ('SUNRISE', '2020-06-11'),
 ('TIN CITY', '2020-06-06'),
 ('TIN CITY', '2020-06-07'),
 ('TIN CITY', '2020-06-08'),
 ('TIN CITY', '2020-06-09'),
 ('TIN CITY', '2020-06-10'),
 ('TIN CITY', '2020-06-11'),
 ('XIN FA HAI', '2020-05-29'),
 ('XIN FA HAI', '2020-05-30'),
 ('XIN FA HAI', '2020-05-31'),
 ('XIN FA HAI', '2020-06-01'),
 ('XIN FA HAI', '2020-06-02'),
 ('XIN FA HAI', '2020-06-03'),
 ('XIN FA HAI', '2020-06-04'),
 ('XIN FA HAI', '2020-06-05'),
 ('XIN FA HAI', '2020-06-06'),
 ('XIN FA HAI', '2020-06-07'),
 ('XIN FA HAI', '2020-06-08'),
 ('XIN FA HAI', '2020-06-09'),
 ('XIN FA HAI', '2020-06-10'),
 ('XIN FA HAI', '2020-06-11'),
 ('YASA UNITY', '2020-06-05'),
 ('YASA UNITY', '2020-06-06'),
 ('YASA UNITY', '2020-06-07'),
 ('YASA UNITY', '2020-06-08'),
 ('YASA UNITY', '2020-06-09'),
 ('YASA UNITY', '2020-06-10'),
 ('YASA UNITY', '2020-06-11')]