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我正在使用熊猫，我想知道使用熊猫在开始日期和结束日期之间获取工作日的最简单方法是什么？

有很多关于在 Python 中执行此操作的帖子（例如），但我有兴趣直接使用 pandas，因为我认为 pandas 可能很容易处理这个问题。

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7 回答 7

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您也可以date_range用于此目的。

In [3]: pd.date_range('2011-01-05', '2011-01-09', freq=BDay())

Out[3]: DatetimeIndex(['2011-01-05', '2011-01-06', '2011-01-07'], dtype='datetime64[ns]', freq='B', tz=None)

编辑

或者更简单

In [7]: pd.bdate_range('2011-01-05', '2011-01-09')

Out[7]: DatetimeIndex(['2011-01-05', '2011-01-06', '2011-01-07'], dtype='datetime64[ns]', freq='B', tz=None)

请注意，开始日期和结束日期都包含在内。来源： http: //pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/generated/pandas.bdate_range.html

于 2015-08-09T18:55:16.710 回答
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从 v0.14 开始，您可以使用假日日历。

从 pandas.tseries.holiday 导入 USFederalHolidayCalendar
从 pandas.tseries.offsets 导入 CustomBusinessDay

us_bd = CustomBusinessDay(日历=USFederalHolidayCalendar())
打印 pd.DatetimeIndex(start='2010-01-01',end='2010-01-15', freq=us_bd)

返回：

DatetimeIndex(['2010-01-04', '2010-01-05', '2010-01-06', '2010-01-07',
               '2010-01-08', '2010-01-11', '2010-01-12', '2010-01-13',
               '2010-01-14', '2010-01-15'],
              dtype='datetime64[ns]'，频率='C')
于 2015-11-02T15:08:18.013 回答
27

使用 bdate_range 或 BDay() 时要小心 - 名称可能会误导您认为这是一个工作日范围，而实际上它只是日历日，去掉了周末（即它不考虑假期） .

于 2015-10-08T09:23:03.253 回答
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用于BDay()获取范围内的工作日。

from pandas.tseries.offsets import *

In [185]: s
Out[185]: 
2011-01-01   -0.011629
2011-01-02   -0.089666
2011-01-03   -1.314430
2011-01-04   -1.867307
2011-01-05    0.779609
2011-01-06    0.588950
2011-01-07   -2.505803
2011-01-08    0.800262
2011-01-09    0.376406
2011-01-10   -0.469988
Freq: D

In [186]: s.asfreq(BDay())
Out[186]: 
2011-01-03   -1.314430
2011-01-04   -1.867307
2011-01-05    0.779609
2011-01-06    0.588950
2011-01-07   -2.505803
2011-01-10   -0.469988
Freq: B

切片：

In [187]: x=datetime(2011, 1, 5)

In [188]: y=datetime(2011, 1, 9)

In [189]: s.ix[x:y]
Out[189]: 
2011-01-05    0.779609
2011-01-06    0.588950
2011-01-07   -2.505803
2011-01-08    0.800262
2011-01-09    0.376406
Freq: D

In [190]: s.ix[x:y].asfreq(BDay())
Out[190]: 
2011-01-05    0.779609
2011-01-06    0.588950
2011-01-07   -2.505803
Freq: B

和count()

In [191]: s.ix[x:y].asfreq(BDay()).count()
Out[191]: 3
于 2012-10-22T21:16:33.590 回答
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在这个答案和xone 之上，我们可以编写一个简短的函数来返回美国交易所的交易日：

from xone import calendar

def business_dates(start, end):
    us_cal = calendar.USTradingCalendar()
    kw = dict(start=start, end=end)
    return pd.bdate_range(**kw).drop(us_cal.holidays(**kw))

In [1]: business_dates(start='2018-12-20', end='2018-12-31')
Out[1]: DatetimeIndex(['2018-12-20', '2018-12-21', '2018-12-24', '2018-12-26',
                       '2018-12-27', '2018-12-28', '2018-12-31'],
                      dtype='datetime64[ns]', freq=None)

2019 年 3 月编辑：

替换DatetimeIndex为bdate_range0.24.0pandas更新：

  • 通过传递范围参数 start、end 和 period 创建 TimedeltaIndex、DatetimeIndex 或 PeriodIndex 已弃用，取而代之的是 timedelta_range()、date_range() 或 period_range()
于 2018-06-21T18:06:05.907 回答
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我们可以使用pd.bdate_range.

例子：

In [1]: pd.bdate_range("2020-01-01", "2020-01-06")
Out[1]: DatetimeIndex(['2020-01-01', '2020-01-02', '2020-01-03', '2020-01-06'], dtype='datetime64[ns]', freq='B')
于 2020-01-06T05:23:17.730 回答
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如果您也在周六工作或有一个不寻常的工作周，您还希望排除您所在国家/地区的公共假期。

import pandas as pd  
from datetime import datetime

weekmask = 'Sun Mon Tue Wed Thu'
exclude = [pd.datetime(2020, 5, 1),
           pd.datetime(2020, 5, 2),
           pd.datetime(2020, 5, 3)]

pd.bdate_range('2020/4/30','2020/5/26',
               freq='C',
               weekmask = weekmask,
               holidays=exclude )
于 2021-12-16T05:58:25.410 回答