给定以下数据框:
import pandas as pd
df=pd.DataFrame({'A':['a','b','c'],
'first_date':['2015-08-31 00:00:00','2015-08-24 00:00:00','2015-08-25 00:00:00']})
df.first_date=pd.to_datetime(df.first_date) #(dtype='<M8[ns]')
df['last_date']=pd.to_datetime('5/6/2016') #(dtype='datetime64[ns]')
df
A first_date last_date
0 a 2015-08-31 2016-05-06
1 b 2015-08-24 2016-05-06
2 c 2015-08-25 2016-05-06
我想创建一个新列，其中包含 'first_date' 和 'last_date' 之间的日期列表(或数组)，不包括周末。
到目前为止，我已经尝试过这个:
pd.date_range(df['first_date'],df['last_date'])
...但发生此错误:
TypeError: Cannot convert input to Timestamp
我在 pd.date_range 之前也试过这个...
pd.Timestamp(df['first_date'])
...但没有骰子。
提前致谢!
PS:
在这个障碍之后，我将尝试查看其他日期列表，如果它们属于生成的数组('A' 中的每一行)，则从列表或数组中减去它们)。我会把它作为一个单独的问题发布。
最佳答案
freq='B'给你工作日，或者没有周末。
你的错误:
TypeError: Cannot convert input to Timestamp
是你将一个系列传递给
pd.date_range 的结果吗？期待 Timestamp 时的函数相反，使用
apply .但是，我仍然觉得将列表放入数据帧的特定单元格中很棘手。我使用的方式是使用
pd.Series([mylist]) .注意它是一个列表的列表。如果只是pd.Series(mylist) pandas 会将列表转换为一个系列，您会得到一系列作为数据框的系列。尝试:
def fnl(x):
l = pd.date_range(x.loc['first_date'], x.loc['last_date'], freq='B')
return pd.Series([l])
df['range'] = df.apply(fnl, axis=1)
关于python-3.x - Pandas 创建没有周末的日期范围，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/37648967/