为 pandas.date_range 创建自定义工作日频率

Question

假设我们要构建一个包含 2023 年所有星期一和星期四的DatetimeIndex object。go 如何使用 pandas 执行此操作？

具体来说，我有一个时间段的开始和结束，我想创建以下Datetime object：

pd.date_range(start, end, freq)

我遇到的问题是我不知道如何捕捉时间段的所述天数，因为我不确定为freq放什么。

Answer 1

让我们使用带有周掩码的 pandas 业务日期范围：

pd.bdate_range('2023-01-01', '2023-12-31', freq='C', weekmask='1001000')

或者，您可以使用 boolean 索引来过滤所需的日期名称：

d = pd.date_range('2023-01-01', '2023-12-31')
d[d.day_name().isin(['Monday', 'Thursday'])]

结果

DatetimeIndex(['2023-01-02', '2023-01-05', '2023-01-09', '2023-01-12',
               '2023-01-16', '2023-01-19', '2023-01-23', '2023-01-26',
               '2023-01-30', '2023-02-02',
               ...
               '2023-11-27', '2023-11-30', '2023-12-04', '2023-12-07',
               '2023-12-11', '2023-12-14', '2023-12-18', '2023-12-21',
               '2023-12-25', '2023-12-28'],
              dtype='datetime64[ns]', length=104, freq=None)