如何生成一个频率为Tue到Sat的熊猫日期范围？
如何生成一个频率为Tue到Sat的熊猫日期范围？
提问于 2020-08-27 17:58:24
我正在尝试用熊猫生成一个日期时间索引，该索引具有自定义的每日频率。
目前，我可以生成以下日期时间索引：
import pandas as pd
import datetime as dt
pd.date_range(start=dt.datetime(2020,8,28),end=dt.datetime(2020,9,30),freq='B')
DatetimeIndex(['2020-08-28', '2020-08-31', '2020-09-01', '2020-09-02',
'2020-09-03', '2020-09-04', '2020-09-07', '2020-09-08',
'2020-09-09', '2020-09-10', '2020-09-11', '2020-09-14',
'2020-09-15', '2020-09-16', '2020-09-17', '2020-09-18',
'2020-09-21', '2020-09-22', '2020-09-23', '2020-09-24',
'2020-09-25', '2020-09-28', '2020-09-29', '2020-09-30'],
dtype='datetime64[ns]', freq='B')但是，这将返回所有工作日。我想把所有的Tue，Wed，Thur，Fri和星期六都还给你。也许这可以通过某种定制设置或某种偏移来完成？具体来说，是否有一种直接使用date_range功能和freq输入的方法？如果没有，如何才能最简单地做到这一点呢？
谢谢!
回答 2
Stack Overflow用户
回答已采纳
发布于 2020-08-27 18:03:41
您可以使用Timedelta添加一天，但是为了不更改所需的日期范围，您需要在创建边界时删除一天。
(pd.date_range(start=dt.datetime(2020,8,27),end=dt.datetime(2020,9,29),freq='B')
+ pd.Timedelta(days=1))
DatetimeIndex(['2020-08-28', '2020-08-29', '2020-09-01', '2020-09-02',
'2020-09-03', '2020-09-04', '2020-09-05', '2020-09-08',
'2020-09-09', '2020-09-10', '2020-09-11', '2020-09-12',
'2020-09-15', '2020-09-16', '2020-09-17', '2020-09-18',
'2020-09-19', '2020-09-22', '2020-09-23', '2020-09-24',
'2020-09-25', '2020-09-26', '2020-09-29', '2020-09-30'],
dtype='datetime64[ns]', freq=None)编辑:您还可以定义CustomBusinessDay
cbd = pd.tseries.offsets.CustomBusinessDay(weekmask='Tue Wed Thu Fri Sat')
pd.date_range(start=dt.datetime(2020,8,28),end=dt.datetime(2020,9,30),freq=cbd)Stack Overflow用户
发布于 2020-08-27 18:05:17
用dayofweek
idx = pd.date_range(start=dt.datetime(2020,8,28),end=dt.datetime(2020,9,30))
s = idx.dayofweek
idx[s.isin([2,3,4,5])]DatetimeIndex(['2020-08-28', '2020-08-29', '2020-09-02', '2020-09-03',
'2020-09-04', '2020-09-05', '2020-09-09', '2020-09-10',
'2020-09-11', '2020-09-12', '2020-09-16', '2020-09-17',
'2020-09-18', '2020-09-19', '2020-09-23', '2020-09-24',
'2020-09-25', '2020-09-26', '2020-09-30'],
dtype='datetime64[ns]', freq=None)页面原文内容由Stack Overflow提供。腾讯云小微IT领域专用引擎提供翻译支持
原文链接：
https://stackoverflow.com/questions/63621747
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