开始的 Dataframe ：

df = pd.DataFrame({

    # some ways to create random data
    'User Story Id':np.random.choice( ['US111111','US111112','US111113','US222221','US222222','US222223'], 6,replace=False),
    'Feature Id':np.random.choice( ['F999999','F888888'], 6),
    'Sprint Label':np.random.choice( ['ABC 23.1.1'], 6),
    'Team name':np.random.choice( ['panda','python','shark'], 6),

    # a date range and set of random dates
    'story_being_groomed_ts':pd.date_range('1/10/2023  8:07:21 AM', periods=6, freq='D'),
    'story_in_progress_ts':np.random.choice( pd.date_range('1/10/2023  8:07:21 AM', periods=10,
                          freq='D'), 6, replace=False),
    'story_complete_ts':np.random.choice( pd.date_range('1/20/2023  8:07:21 AM', periods=10,
                          freq='D'), 6, replace=False),
    'story_accepted_ts':np.random.choice( pd.date_range('1/30/2023  8:07:21 AM', periods=10,
                          freq='D'), 6, replace=False),
    'story_release_to_prod_ts':np.random.choice( pd.date_range('2/10/2023  8:07:21 AM', periods=10,
                          freq='D'), 6, replace=False)
    })

我想再添加三列：
'交付周期_1'：计算“故事正在进行中”和“故事正在整理”之间的工作日
'交付周期_2'：计算“故事已接受"和”故事进行中“之间的工作日
“提前期3”：计算“story_release_to_prod_ts”和“story_accepted_ts”之间的工作日
每个用户情景ID都有一组日期-时间戳列。对于每个用户情景ID，我希望按上述方法计算交付周期：
要使解决方案正常工作，需要满足的关键行条件如下。

• 从提前期计算中排除周末
• 如果对于Lead_time_3计算，“story_release_to_prod_ts”为空（意味着接受故事但不发布到生产），则Lead_time_3计算应为“空”
• 如果对于Lead_time_2计算，“story_accepted_ts”为空（意味着故事正在进行中，但未被产品负责人接受），则Lead_time_2计算应为“blank”
• 如果对于Lead_time_1计算，“story_in_progress_ts”为空（意味着开发人员正在整理故事，但未在进行中），则Lead_time_1计算应为“空”
• 提前期_1|提前期_2|如果故事在“story_in_progress_ts”列下没有有效的日期时间戳，则Lead_time_3计算应为空。

我的预期结果：

User Story Id | Feature Id | Sprint Label | Team name | story_being_groomed_ts | story_in_progress_ts | story_complete_ts | story_accepted_ts | story_release_to_prod_ts | Lead Time 1 |Lead Time 2 | Lead Time 3 |

我尝试使用下面的方法构建日期时间差列。

df[['story_being_groomed_ts','story_in_progress_ts']] = df[['story_being_groomed_ts','story_in_progress_ts']].apply(pd.to_datetime) #if conversion required
df['Lead Time'] = (df['story_in_progress_ts'] - df['story_being_groomed_ts']).dt.days