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的最简单方法是什么？
关于在Python中执行此操作有很多帖子(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.
有没有比bdate_range()更好的方法来测量两个日期之间通过熊猫的工作日？
df = pd.DataFrame({ 'A' : ['1/1/2013', '2/2/2013', '3/3/2013'],
'B': ['1/12/2013', '4/4/2013', '3/3/2013']})
print df
df['A'] = pd.to_datetime(df['A'])
df['B'] = pd.to_datetime(df['B'])
f = lambda x: len(pd.bdate_range(x['A'], x['B']))
df['DIFF'] = df.apply(f, axis=1)
print df
输出:
A B
0 1/1/2013 1/12/2013
1 2/2/2013 4/4/2013
2 3/3/2013 3/3/2013
A B DIFF
0 2013-01-01 00:00:00 2013-01-12 00:00:00 9
1 2013-02-02 00:00:00 2013-04-04 00:00:00 44
2 2013-03-03 00:00:00 2013-03-03 00:00:00 0
谢谢!
我有一个pandas数据框,如下所示:
ID date close
1 09/15/07 123.45
2 06/01/08 130.13
3 10/25/08 132.01
4 05/13/09 118.34
5 11/07/09 145.99
6 11/15/09 146.73
7 07/03/11 171.10
我想删除任何重叠的行.
重叠行定义为另一行X天内的任何行.例如,如果X = 365,则结果应为:
ID date close
1 09/15/07 123.45
3 10/25/08 132.01
5 11/07/09 145.99
7 07/03/11 171.10
如果X = 50,结果应为:
ID date close
1 09/15/07 123.45
2 06/01/08 130.13
3 10/25/08 132.01
4 05/13/09 118.34
5 11/07/09 145.99
7 07/03/11 171.10
我在这里看了几个问题,但没有找到正确的方法.例如,Pandas检查多行中的重叠日期,最快的方法来消除熊猫数据帧中的特定日期是相似的,但不能完全得到我需要的东西.
我今天有以下丑陋的代码适用于小X值但是当X变大时(例如,当X = 365时),它会删除除原始日期之外的所有日期.
filter_dates = …