Получайте рабочие дни между датой начала и окончания, используя pandas

Я использую pandas, и мне интересно, какой простой способ получить рабочие дни между датой начала и окончания с помощью pandas?

Есть много сообщений о том, как это сделать в Python (для пример), но мне было бы интересно использовать непосредственно pandas, поскольку я думаю, что pandas, возможно, справится с этим довольно легко.

Ответ 1

Используйте BDay(), чтобы получить рабочие дни в диапазоне.

from pandas.tseries.offsets import *

In [185]: s
Out[185]: 
2011-01-01   -0.011629
2011-01-02   -0.089666
2011-01-03   -1.314430
2011-01-04   -1.867307
2011-01-05    0.779609
2011-01-06    0.588950
2011-01-07   -2.505803
2011-01-08    0.800262
2011-01-09    0.376406
2011-01-10   -0.469988
Freq: D

In [186]: s.asfreq(BDay())
Out[186]: 
2011-01-03   -1.314430
2011-01-04   -1.867307
2011-01-05    0.779609
2011-01-06    0.588950
2011-01-07   -2.505803
2011-01-10   -0.469988
Freq: B

С нарезкой:

In [187]: x=datetime(2011, 1, 5)

In [188]: y=datetime(2011, 1, 9)

In [189]: s.ix[x:y]
Out[189]: 
2011-01-05    0.779609
2011-01-06    0.588950
2011-01-07   -2.505803
2011-01-08    0.800262
2011-01-09    0.376406
Freq: D

In [190]: s.ix[x:y].asfreq(BDay())
Out[190]: 
2011-01-05    0.779609
2011-01-06    0.588950
2011-01-07   -2.505803
Freq: B

и count()

In [191]: s.ix[x:y].asfreq(BDay()).count()
Out[191]: 3

Ответ 2

Вы также можете использовать date_range для этой цели.

In [3]: pd.date_range('2011-01-05', '2011-01-09', freq=BDay())

Out[3]: DatetimeIndex(['2011-01-05', '2011-01-06', '2011-01-07'], dtype='datetime64[ns]', freq='B', tz=None)

ИЗМЕНИТЬ

Или даже более простой

In [7]: pd.bdate_range('2011-01-05', '2011-01-09')

Out[7]: DatetimeIndex(['2011-01-05', '2011-01-06', '2011-01-07'], dtype='datetime64[ns]', freq='B', tz=None)

Обратите внимание, что даты начала и окончания включены. Источник: http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/generated/pandas.bdate_range.html

Ответ 3

Начиная с v0.14 вы можете использовать праздничные календари.

from pandas.tseries.holiday import USFederalHolidayCalendar
from pandas.tseries.offsets import CustomBusinessDay

us_bd = CustomBusinessDay(calendar=USFederalHolidayCalendar())
print pd.DatetimeIndex(start='2010-01-01',end='2010-01-15', freq=us_bd)

возвращает:

DatetimeIndex(['2010-01-04', '2010-01-05', '2010-01-06', '2010-01-07',
               '2010-01-08', '2010-01-11', '2010-01-12', '2010-01-13',
               '2010-01-14', '2010-01-15'],
              dtype='datetime64[ns]', freq='C')

Ответ 4

Просто будьте осторожны при использовании bdate_range или BDay() - имя может ввести вас в заблуждение, чтобы подумать, что это целый ряд рабочих дней, тогда как на самом деле это просто календарные дни с выходными в выходные дни (т.е.).

Ответ 5

Поверх этого ответа мы можем написать короткую функцию для возврата торговых дней биржи США:

def business_dates(start, end):
    us_cal = USTradingCalendar()
    kw = dict(start=start, end=end)
    return pd.DatetimeIndex(freq='B', **kw).drop(us_cal.holidays(**kw))

In[1]: business_dates(start='2018-12-20', end='2018-12-31')
Out[1]: DatetimeIndex(['2018-12-20', '2018-12-21', '2018-12-24', '2018-12-26',
                       '2018-12-27', '2018-12-28', '2018-12-31'],
                      dtype='datetime64[ns]', freq=None)