大熊猫在没有周末的情况下创造日期

Question

给出以下数据框:

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),它排除了周末.

到目前为止,我试过这个:

pd.date_range(df['first_date'],df['last_date'])

...但发生此错误:

TypeError: Cannot convert input to Timestamp

我也在pd.date_range之前试过这个...

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),则将它们从列表或数组中减去.我会把它作为一个单独的问题发布.

Answer 1

freq='B' 给你工作日,或没有周末.

你的错误:

TypeError:无法将输入转换为Timestamp

是您pd.date_range在期望a时将系列传递给函数的结果Timestamp

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很棘手.我使用的方式是使用pd.Series([mylist]).请注意,它是列表的列表.如果它只是pd.Series(mylist)pandas会将列表转换为一个系列,你会得到一系列数据帧系列.

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)