Python Dataframe：根据月份获取替代日期？

Question

我有 df 列 salary_day

            salary_day
    0       thursday
    1       friday

我正在尝试为每一天提供替代日期。

为了 May 2020：

7,14,21,28 五月的星期四： 五月的星期五： 1,8,15,22,29

本月替代周四和周五的预期产量May：

df

salary_day        req_dates
thursday           7,21 
friday           1,15,29

对于June 2020：

六月的星期四 : 六月的 4,11,18,25 星期五 : 5,12,19,26

由于五月有五个星期五，六月的第一个星期五不是替代日，应排除在外，而应考虑12,26。

本月替代周四和周五的预期产量June：

df

salary_day        req_dates
thursday           4,18
friday             12,26

编辑 1：适用于所有工作日

五月

      salary_day        req_dates
0     Monday            4,18
1     Tuesday           5,19
2     Wednesday         6,20
3     Thursday          7,21
4     Friday           1,15,29 
5     Saturday         2,16,30 
6     Sunday           3,17,31

Answer 1

我认为最干净、最通用的方法是创建一个包含指定年份所有日期的帮助表。并创建额外的列：month, day_name, day.

然后检查哪些day_names在df['salary_day]`中。

之后，我们day通过以下方式检查是否不均匀：day % 2 > 0。

最后我们通过以下方式GroupBy.agg加入字符串：day,

# create salary days to get altnerative days
days = ['monday', 'tuesday', 'wednesday', 'thursday', 'friday', 'saturday', 'sunday']
df = pd.DataFrame({'salary_day': days})

START_MONTH = 5
YEAR = 2020

def create_dates(y, month_start):
    dates = pd.date_range(f'{y}-{str(month_start).zfill(2)}-01', f'{y}-12-31')
    dates = pd.DataFrame({'dates': dates})
    dates['month'] = dates['dates'].dt.month
    dates['day_name'] = dates['dates'].dt.day_name().str.lower()
    dates['day'] = dates['dates'].dt.day
    return dates


def get_alternative_dates(salary_days, y, month_start):
    df_dates = create_dates(y, month_start)

    m = df_dates['day_name'].isin(salary_days)

    months = df_dates[m].copy()
    months['day'] = months['day'].astype(str)
    months['rank_days'] = months.groupby('day_name')['day'].cumcount().add(1)

    months = months[months['rank_days'].mod(2).ne(0)]
    df_final = months.groupby(['month', 'day_name'])['day'].agg(','.join).reset_index()

    return df_final

get_alternative_dates(df['salary_day'], YEAR, START_MONTH)

输出

    month  day_name      day
0       5    friday  1,15,29
1       5  thursday     7,21
2       6    friday    12,26
3       6  thursday     4,18
4       7    friday    10,24
5       7  thursday  2,16,30
6       8    friday     7,21
7       8  thursday    13,27
8       9    friday     4,18
9       9  thursday    10,24
10     10    friday  2,16,30
11     10  thursday     8,22
12     11    friday    13,27
13     11  thursday     5,19
14     12    friday    11,25
15     12  thursday  3,17,31