日期时间范围中前一天/月/年的第一个可用日期

Question

我有一个带有日期（ dfDates ）的datetime实例：

2017-03-01 00:00
2017-03-02 00:00
2017-03-04 00:00
...

对于最后一天（这里： 2017-03-04 ），我计算前一天/月/年/等。 如下：

def previous_day(dtToday):
    return dtToday - pd.DateOffset(days=1)

这将返回2017-03-03 。 但是，该工作日在我的日期范围（ dfDates ）中不可用。

因此，我正在寻找一种可靠的方法来查找最接近前一天/月/年/等的日期。在这种情况下，对于前一天，它应该返回2017-03-02 。

请注意，我知道您可以执行类似于索引-1来获取前一天。 但是，如果使用上个月（一个月中并不总是有30天）甚至上一年（一年中并不总是有252工作日），情况就会变得很复杂。 因此，是否有一种可靠的方法来获取最接近的可用日期？

更新

我也了解您可以使用timedelta如下：

from datetime import datetime, timedelta

d = datetime.today() - timedelta(days=days_to_subtract)

然而，如何不会涉及到dtToday ，我怎么能与它联系起来dfDates ？ 在我的情况下， dtToday并不总是datetime.today() 。 有时是随机日期。

Answer 1

不是最有效的，但是您可以尝试：

# From your function
day_minus_one = previous_day(dtToday)

# Return LAST element in INDEX of DF FROM START TO DAY_MINUS_ONE
actual = df.loc[:day_minus_one].index[-1]

本质上，这将返回您df副本的最后一个索引 ， 直到存在date_minus_one（包括date_minus_one）为止 。 这应该为您提供最接近的日期或日期本身。

你可以试试：

# Returns LAST element of INDEX of df from DAY_MINUS_ONE_HUNDRED to DAY_MINUS_ONE
actual_better = df.loc[day_minus_one_hundred:day_minus_one].index[-1]

如果数据集很大，则只需从minus_one中回顾一百天，因此您不必返回庞大的数组即​​可找到一个日期。

Answer 2

如果我理解正确，那么您实际上不想减去1天，而是希望从可用日期列表中获得前一个可用日期。 如果是这样，请考虑以下问题：

available_dates = [
  2017-03-01 00:00,
  2017-03-02 00:00,
  2017-03-04 00:00,
  ...
]

def previous_day(dtToday):
    today_index = available_dates.index(dtToday)
    return available_dates[today_index-1]

当然，这假设您的available_dates已排序

编辑：

如果您希望能够减去月份和年份，则需要稍微复杂一点：

# Sorted
available_dates = [
  2017-03-01 00:00,
  2017-03-02 00:00,
  2017-03-04 00:00,
  ...
]

subtract_from_date(date, day=None, month=None, year=None):
  # check if it's day/month/yeah
  ...
  # do the actual subtraction and store it in substracted_date
  ...
  # get the closest date
  for index, date in enumerate(available_dates):
     if date > substracted_date:
       return available_dates[index-1]

Answer 3

我这样解决了：

• dtToday =参考日期
• dtDates =可用日期的日期时间序列
• nbOffset =我们要返回的天数/月数/年数

码：

def previous_day(dtToday, dtDates, nbOffset):
    prevx   = dtToday - pd.DateOffset(days=nbOffset)
    return test_day_in(prevx, dtDates)

def previous_month(dtToday, dtDates, nbOffset):
    prevx = dtToday - pd.DateOffset(months=nbOffset)
    return test_day_in(prevx, dtDates)

def previous_year(dtToday, dtDates, nbOffset):
    prevx = dtToday - pd.DateOffset(years=nbOffset)
    return test_day_in(prevx, dtDates)

def test_day_in(dtTest, dtDates):
    if dtTest in dtDates:
        return dtTest
    else:
        return tryNextDay(dtTest, dtDates)

def tryNextDay(dtTest, dtDates):

    # if not outside the bound
    if (dtTest < dtDates.min()):
        return dtDates.min()

    # check if next day exist
    if (dtTest + pd.DateOffset(days=1) <= dtDates.max()):
        return previous_day(dtTest + pd.DateOffset(days=2), dtDates, 1) # 2-1
    else:
        print('warning, tryNextDay triggered')
        # should not be triggered, it should take by default the dtDates.min() if far outside range
        return dtTest