Pandas日期处理之生成工作日与节假日-数据库

Python中的Pandas提供了许多日期处理功能，使得处理时间序列数据变得容易。本文将介绍如何使用Pandas生成工作日和节假日，感兴趣的小伙伴可以收藏一下

1. 生成工作日

要生成一年中的工作日，我们可以使用 pandas.bdate_range 函数。例如，要生成 2023 年的工作日，可以使用以下代码：

import pandas as pd

start_date = '2023-01-01'
end_date = '2023-12-31'

business_days = pd.bdate_range(start=start_date, end=end_date)
print(business_days)

接下来，我们将展示如何从数据中去除工作日。首先，假设我们有如下数据：

date_range = pd.date_range(start=start_date, end=end_date)
data = pd.DataFrame(date_range, columns=['date'])

接着，我们可以使用 pandas.DataFrame.isin 函数找到数据中的工作日，并使用 ~ 运算符将这些工作日从数据中去除。

non_business_days = data[~data['date'].isin(business_days)]
print(non_business_days)

2. 生成节假日

我们可以使用 Pandas 中的 AbstractHolidayCalendar 类和 Holiday 类来创建自定义节假日。以下是一个包含2023年部分中国节假日的示例：

from pandas.tseries.holiday import AbstractHolidayCalendar, Holiday
import pandas as pd

class ChinaHolidaysCalendar(AbstractHolidayCalendar):
    rules = [
        Holiday('元旦', month=1, day=1),
        Holiday('元旦', month=1, day=2),
        Holiday('元旦', month=1, day=3),
        Holiday('春节', month=1, day=21),
        Holiday('春节', month=1, day=22),
        # 同样的方法添加其他节假日
    ]

start_date = '2023-01-01'
end_date = '2023-12-31'

china_holidays_calendar = ChinaHolidaysCalendar()
holidays = china_holidays_calendar.holidays(start_date, end_date)
print(holidays)

现在我们已经生成了2023年包含多天的中国节假日，接下来我们将从数据中去除这些节假日。首先，假设我们有如下数据：

date_range = pd.date_range(start=start_date, end=end_date)
data = pd.DataFrame(date_range, columns=['date'])

接下来，我们可以使用 pandas.DataFrame.isin 函数找到数据中的节假日，并使用 ~ 运算符将这些节假日从数据中去除。

non_holidays = data[~data['date'].isin(holidays)]
print(non_holidays)

至此，我们已经成功地使用 Pandas 生成了工作日和节假日，并从数据中去除了这些日期。请注意，这个例子只包含了部分节假日，实际应用时请根据实际情况进行调整。

3. Pandas 日期处理知识点

创建日期范围：使用 pd.date_range 函数可以创建日期范围。例如，要生成从2023年1月1日到2023年12月31日的日期范围，可以使用以下代码：

date_range = pd.date_range(start='2023-01-01', end='2023-12-31')

日期偏移量： Pandas 提供了 DateOffset 类，可以用于对日期执行各种算术运算。例如，要将日期向前推一天，可以使用以下代码：

from pandas.tseries.offsets import DateOffset
date = pd.Timestamp('2023-01-01')
new_date = date + DateOffset(days=1)

重采样时间序列数据：使用 pd.DataFrame.resample 函数可以将时间序列数据按照指定频率进行重新采样。例如，要将按天采样的数据转换为按月采样的数据，可以使用以下代码：

resampled_data = data.resample('M').mean()

滚动窗口操作：使用 pd.DataFrame.rolling 函数可以对时间序列数据执行滚动窗口操作。例如，要计算7天滚动平均值，可以使用以下代码：

rolling_mean = data.rolling(window=7).mean()

日期格式化：使用 pd.Timestamp.strftime 函数可以将日期格式化为字符串。例如，要将日期格式化为 “YYYY-MM-DD” 的格式，可以使用以下代码：

formatted_date = pd.Timestamp('2023-01-01').strftime('%Y-%m-%d')

到此这篇关于Pandas日期处理之生成工作日与节假日的文章就介绍到这了,更多相关Pandas日期处理内容请搜索编程学习网以前的文章希望大家以后多多支持编程学习网！

Pandas日期处理之生成工作日与节假日

目录

1. 生成工作日

2. 生成节假日

3. Pandas 日期处理知识点

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