从数据集中选择特定日期，否则下一个工作日不可用
我有一个跨越多年的大型数据集，我想通过使用python根据一个月中的某一天选择数据来对此数据框子集。
这很简单，我用下面这行代码实现了：
df[df.index.day == 12]
这将选择数据集中所有年份的每个月12号的数据。太棒了。
然而，我的问题是，原始数据集是基于工作日数据的。因此，12日实际上可能是周末或国庆节，因此不会出现在数据集中。因此，该月不会返回任何内容。
我希望发生的是在可用的情况下选择第12个工作日，否则选择数据集中的下一个工作日。
感谢大家的帮助！
回答 3
Stack Overflow用户
发布于 2020-06-15 03:02:15
您可以先对数据帧执行backfill操作以填充缺少的值，然后选择您想要的df = df.asfreq('d', method='bfill')日期
然后就可以执行df[df.index.day == 12]了
Stack Overflow用户
发布于 2020-06-15 03:06:35
这里有一个解决方案，从每个月的三天(12，13和14天)开始，然后选择最小的。如果12号是周末，它将不存在于原始数据帧中，而您将获得13号。14号也是如此。
代码如下：
# Create dummy data - initial range
df = pd.DataFrame(pd.date_range("2018-01-01", "2020-06-01"), columns = ["date"])
# Create dummy data - Drop weekends
df = df[df.date.dt.weekday.isin(range(5))]
# get only the 12, 13, and 14 of every month
# group by year and month.
# get the minimum
df[df.date.dt.day.isin([12, 13, 14])].groupby(by=[df.date.dt.year, df.date.dt.month], as_index=False).min()结果：
date
0 2018-01-12
1 2018-02-12
2 2018-03-12
3 2018-04-12
4 2018-05-14
5 2018-06-12
6 2018-07-12
7 2018-08-13
8 2018-09-12
9 2018-10-12
...编辑
根据评论中关于国家节假日的一个问题:同样的解决方案也适用。而不是选择3天(12，13，14)，选择一个更大的数字(例如12-18)。然后，获取数据帧中实际存在的最小值-这是从第12天开始的第一个工作日。
Stack Overflow用户
发布于 2020-06-15 03:25:37
这就是我的方法，我将解释代码下面的每一行。如果有什么不清楚的地方，请随时添加评论：
!pip install workalendar #Install the module
import pandas as pd #Import pandas
from workalendar.usa import NewYork #Import the required country and city
df = pd.DataFrame(pd.date_range(start='1/1/2018', end='12/31/2018')).rename(columns={0:'Dates'}) #Create a dataframe with dates for the year 2018
cal = NewYork() #Instance the calendar
df['Is_Working_Day'] = df['Dates'].map(lambda x: cal.is_working_day(x)) #Create an extra column, True for working days, False otherwise
df[(df['Dates'].dt.day >= 12) & (df['Is_Working_Day'] == True)].groupby(df['Dates'].dt.month)['Dates'].first()本质上，这最后一行返回值等于或大于12的实际工作日的所有天，然后我们按月对它们进行分组，并返回每个满足此条件的第一天(day >= 12且Working_day = True)。
输出：
Dates
1 2018-01-12
2 2018-02-13
3 2018-03-12
4 2018-04-12
5 2018-05-14
6 2018-06-12
7 2018-07-12
8 2018-08-13
9 2018-09-12
10 2018-10-12
11 2018-11-13
12 2018-12-12https://stackoverflow.com/questions/62376907
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