关于python：如何在Pandas中选择“每月的最后一个工作日”？

2023-09-21 08:12| 来源: 网络整理| 查看: 265

我试图在一个月的最后一个条件下对DataFrame进行子集化。我用了：

12df['Month_End'] = df.index.is_month_end sample = df[df['Month_End'] == 1]

这可行，但是我正在使用股市数据，所以我缺少所有实际月末在周末的情况，因此我需要一种方法来选择"月的最后一个工作日"。

您可以通过传入freq='BM'来生成每个月最后一个工作日的时间序列。

例如，要创建一系列2014年最后一个工作日：

123>>> pd.date_range('1/1/2014', periods=12, freq='BM') [2014-01-31 00:00:00, ..., 2014-12-31 00:00:00] Length: 12, Freq: BM, Timezone: None

然后，您可以使用此时间序列对DataFrame进行子集/重新索引。

相关讨论此解决方案有效。唯一的问题是，在某些系列中，该月的最后一个工作日可能是自定义假期，因此您需要将其纳入等式中。我在此问题中使用了可接受的答案：stackoverflow.com/questions/45644857/但有没有更好的方法subsetreindex？ hernanavella的评论至关重要。我们如何处理Python中的这个简单问题？我们只想要一个简单而又干净的实现这个简单的问题：一个月的最后一个股票交易日。

pd。除了生成序列以外，您还可以从日期时间索引中解析工作月末，如下所示：

1df['BMonthEnd'] = (df.index + pd.offsets.BMonthEnd(1)).day

尽管请注意，这目前会引发无害的警告-请参阅http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/timeseries.html#using-offsets-with-series-datetimeindex

相关讨论请注意，此方法并不完美。如果" d"天是该月的最后一个工作日，则d + BMonthEnd(1)为您提供下个月的最后一个工作日。

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