我的 pandas 数据框中有 2 列,我想计算它们之间的业务日期。
数据:
ID On hold Off Hold
101 09/15/2017 09/16/2017
102 NA NA
103 09/22/2017 09/26/2017
104 10/12/2017 10/30/2017
105 NA NA
106 08/05/2017 08/06/2017
107 08/08/2017 08/03/2017
108 NA NA
我使用 numpy 中的busday_count 尝试了以下代码:
df1['On hold'] = pd.to_datetime(df1['On hold'])
df1['Off Hold'] = pd.to_datetime(df1['Off Hold'])
np.busday_count(df1['On hold'].values.astype('datetime64[D]'),df1['Off Hold'].values.astype('datetime64[D]'))
还有,
np.where(pd.notnull(df1['On hold']),np.busday_count(df1['On hold'].values.astype('datetime64[D]'),
df1['Off Hold'].values.astype('datetime64[D]')),0)
错误是:
Cannot compute a business day count with a NaT (not-a-time) date
任何帮助将不胜感激:)
最佳答案
您可以尝试以下方法:
f = df1.dropna()
f['days'] = np.busday_count(pd.to_datetime(f['On hold']).values.astype('datetime64[D]'), \
pd.to_datetime(f['Off hold']).values.astype('datetime64[D]'))
df1.merge(f[['ID', 'days']],on='ID', how='left')
关于python - 查找 pandas 数据框中两列之间的工作日,其中包含 NaT,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/46903848/