Python / pandas：基于日期间隔重塑数据

Question

我有一个价格数据库，对某些日期间隔有效，在A, B, C,...表示的某些特定群集中 在特定群集中可以在同一天使用多个价格。 例如：

Cluster  DateStart DateEnd  Price 
A        01/01     31/01    50
A        02/01     04/01    70
B        08/07     26/08    90
B        08/07     12/08    80

此处，在群组A中，价格50和70都可用于[02/01-04/01]期间。

我想重新设置这些数据（在新的数据框中），每天在日期间隔中给出最高价格。这将导致以上示例：

Cluster  Date   Price
A        01/01  50
A        02/01  70 
A        03/01  70
A        04/01  70
A        05/01  50
.        .      .
.        .      .
B        08/07  90
B        09/07  90
.        .      .
.        .      . 

我正在使用date_range(DateStart,DateEnd)将日期间隔转换为天数列表。 我使用类似dates.append( date_range(df.DateStart.iloc[i],df.DateEnd.iloc[i]) )的东西追加两个日期集团，在集群和日期间隔上循环，但是附加结果是非平面列表。怎么做得好？

此外，有没有办法在不使用双for循环的情况下执行此操作？我很确信是的，但不知道如何。