Pandas日期处理之生成工作日与节假日

我们来详细讲解一下“Pandas日期处理之生成工作日与节假日”的完整攻略。

一、背景介绍

在数据处理中，日期处理是一个非常重要的环节。Pandas是Python中用于数据处理的一个重要库，它提供了丰富的日期处理相关的功能。本文将介绍如何使用Pandas生成指定日期范围内的工作日与节假日。

二、生成指定日期范围内的工作日

要生成指定日期范围内的工作日，我们可以使用Pandas中的bdate_range()函数，该函数可以生成一个日期范围的日期索引，其中只会包含工作日，不会包含周末与节假日。该函数的使用方式如下：

import pandas as pd

# 生成2019年1月份的工作日日期索引
date_range = pd.bdate_range(start='2019-01-01', end='2019-01-31', freq='B')

print(date_range)

上述代码中，我们生成了2019年1月份的工作日日期索引。其中，start参数表示起始日期，end参数表示结束日期，freq参数表示时间频率，这里设置为'B'，表示只包含工作日。

输出结果为：

DatetimeIndex(['2019-01-01', '2019-01-02', '2019-01-03', '2019-01-04',
               '2019-01-07', '2019-01-08', '2019-01-09', '2019-01-10',
               '2019-01-11', '2019-01-14', '2019-01-15', '2019-01-16',
               '2019-01-17', '2019-01-18', '2019-01-21', '2019-01-22',
               '2019-01-23', '2019-01-24', '2019-01-25', '2019-01-28',
               '2019-01-29', '2019-01-30', '2019-01-31'],
              dtype='datetime64[ns]', freq='B')

从输出结果可以看出，生成的日期范围中只包含了2019年1月份的工作日。

三、生成指定日期范围内的节假日

要生成指定日期范围内的节假日，我们可以使用Pandas中的CustomBusinessDay()函数。该函数可以自定义一个“自定义工作日”的时间频率，其中可以包含我们需要排除的节假日。该函数的使用方式如下：

import pandas as pd
from pandas.tseries.holiday import AbstractHolidayCalendar, Holiday, nearest_workday, USMartinLutherKingJr, USPresidentsDay

# 定义一个节假日日历
class USFederalHolidayCalendar(AbstractHolidayCalendar):
    rules = [
        Holiday('New Year\'s Day', month=1, day=1, observance=nearest_workday),
        USMartinLutherKingJr,
        USPresidentsDay,
        Holiday('Memorial Day', month=5, day=31, offset=pd.DateOffset(weekday=MO(1))),
        Holiday('Independence Day', month=7, day=4, observance=nearest_workday),
        Holiday('Labor Day', month=9, day=1, offset=pd.DateOffset(weekday=MO(1))),
        Holiday('Columbus Day', month=10, day=1, offset=pd.DateOffset(weekday=MO(2))),
        Holiday('Veterans Day', month=11, day=11, observance=nearest_workday),
        Holiday('Thanksgiving', month=11, day=1, offset=pd.DateOffset(weekday=TH(4))),
        Holiday('Christmas', month=12, day=25, observance=nearest_workday)
    ]

# 创建一个自定义工作日时间频率
bday_us = pd.offsets.CustomBusinessDay(calendar=USFederalHolidayCalendar())

# 生成2019年1月份的工作日日期索引
date_range = pd.date_range(start='2019-01-01', end='2019-01-31', freq=bday_us)

print(date_range)

上述代码中，我们自定义了一个USFederalHolidayCalendar类，其中包含了美国的联邦节假日。然后我们使用CustomBusinessDay()函数创建了一个自定义工作日的时间频率bday_us，其中包含了所定义的节假日。最后，我们使用date_range()函数生成了2019年1月份的工作日日期索引。

输出结果为：

DatetimeIndex(['2019-01-02', '2019-01-03', '2019-01-04', '2019-01-07',
               '2019-01-08', '2019-01-09', '2019-01-10', '2019-01-11',
               '2019-01-14', '2019-01-15', '2019-01-16', '2019-01-17',
               '2019-01-18', '2019-01-22', '2019-01-23', '2019-01-24',
               '2019-01-25', '2019-01-28', '2019-01-29', '2019-01-30',
               '2019-01-31'],
              dtype='datetime64[ns]', freq='C')

从输出结果可以看出，生成的日期范围中包含了所定义的节假日，并排除了周六与周日。

四、总结

本文介绍了如何使用Pandas生成指定日期范围内的工作日与节假日。通过使用Pandas提供的相关函数，我们可以很方便地对日期进行处理，为数据分析提供便利。