Создать таблицу по условию

df=pd.date_range(visit.FirstVisit.min(),visit.LastVisit.max()).strftime('%Y-%m')

import pandas as pd
import numpy as np
 
df = pd.DataFrame({'id': [1,2,3,1,2,3,1,2,3], 
              'A': np.random.randint(1,12,9),
              'B': np.random.randint(1,12,9)})
print(df)
 
df1 = pd.DataFrame({'Month': np.arange(1,13)})
 
fun = lambda m: np.where((df.A <= m) & (df.B >= m), df.id, 0)
df1['cnt'] = df1.Month.map(lambda x: np.count_nonzero(np.unique(fun(x))))
print(df1)

df=pd.DataFrame(pd.date_range(visit.FirstVisit.min(),visit.LastVisit.max(), freq='M').strftime('%Y-%m'),columns=['Month'])

import pandas as pd
import numpy as np
 
df = pd.DataFrame({'id': [1,2,3,1,2,3,1,2,3], 
              'A': np.random.randint(1,12,9),
              'B': np.random.randint(1,12,9)})
print(df)
 
df1 = pd.DataFrame({'Month': np.arange(1,13)})
 
# функция - возвращает по условию
# ,        (df.A <= m) & (df.B >= m)
#         df.A - столбец месяца первого визита
#         df.B - последнего визита
#         'm' - значение в столбце df1['Month']
# если попадает во временной промежуток - 'id'
# и 0, если нет
# работает для всего "'df' и каждой строки df1
 
fun = lambda m: np.where((df.A <= m) & (df.B >= m), df.id, 0)
 
# считает в начале уникальные значения,
# полученные в функции выше
# (все 'id' и 0 при заданном 'm'),
# затем считает количество
# уникальных значений, исключая 0
df1['cnt'] = df1.Month.map(lambda x: np.count_nonzero(np.unique(fun(x))))
print(df1)

for i in (pd.date_range(visit.FirstVisit.min(),visit.FirstVisit.max(),freq='M').strftime('%Y-%m')):
 
    for m in (pd.date_range(visit.FirstVisit.min(),visit.LastVisit.max(),freq='M').strftime('%Y-%m')):
 
        if (visit.FirstVisit.strftime('%Y-%m') = i) & (visit.FirstVisit<=m) & (visit.LastVisit >= m) :
 
            df1=df1.append({'FirstVisit:' i,'Months': m,'cnt'= df1.Month.map(lambda x:np.count_nonzero(np.unique(fun(x))))})

for i in (pd.date_range(visit.FirstVisit.min(),visit.FirstVisit.max(),freq='M').strftime('%Y-%m')):
 
    for m in (pd.date_range(visit.FirstVisit.min(),visit.LastVisit.max(),freq='M').strftime('%Y-%m')):
 
        if (pd.to_datetime(visit.FirstVisit, format ='%Y-%m')==i) & (visit.FirstVisit<=m) & (visit.LastVisit >= m) :
 
            df1=df1.append({'FirstVisit': i,'Months': m,'cnt': df1.Month.map(lambda x:np.count_nonzero(np.unique(fun(x))))})