Python 的 pandas 为 DatetimeIndex 提供了错误的工作日索引答案

【问题标题】：Python's pandas gives wrong weekday index for DatetimeIndexPython 的 pandas 为 DatetimeIndex 提供了错误的工作日索引
【发布时间】：2014-08-20 15:41:26
【问题描述】：

我想获取时间序列数据，并计算每个工作日（周一、周二……）的平均行数。我的数据是这样的：

timestamp       maxCapacity
Mon Aug  4 14:47:00 EDT 2014    6741
Mon Aug  4 14:48:01 EDT 2014    6741

为了实现这一点，我首先按时间戳索引数据帧。然后我通过从时间戳索引中获取工作日来创建一个新列。但是，新列未正确分配工作日编号。

这是产生问题的代码。

import wget, pandas, csv
from dateutil import parser
url = 'https://www.dropbox.com/s/kbti3i8uzy82hw6/maxCapacity?dl=1'
dataFile = 'maxCapacitySample'
if not os.path.exists(dataFile):
    wget.download(url, out=dataFile)

parse = lambda x: parser.parse(x)

tdata = pandas.read_csv(dataFile,
                        parse_dates={"Datetime":['timestamp',]},
                        index_col='Datetime',
                        keep_date_col=False,
                        date_parser=parse,
                        dialect=csv.excel_tab)

tdata['weekday'] = tdata.index.weekday
print tdata.head()

输出

                       maxCapacity  weekday
Datetime
2014-08-04 14:40:00-04:00         6741        0
2014-08-04 14:47:00-04:00         6741        3
2014-08-04 14:48:01-04:00         6741        3
2014-08-04 14:49:00-04:00         6741        3
2014-08-04 14:50:00-04:00         6741        3

这里的问题是同一天（第 4 天）映射到工作日 0 和 3。我做错了什么？

【问题讨论】：

什么版本？似乎在 0.14.1/py2.7/Windows 上工作正常。你能显示tdata.info()
@chrisb 我能够在 pandas 0.14.1/py2.7/Linux 上重现 OP 的问题。
完全不要使用 dateutil 解析器；它有各种奇怪的东西
@chrisb 0.12.0/py2.7.5/os x 小牛<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
@Jeff dateutil 解析器是问题所在。我升级到 0.14.1，但没有帮助。删除 dateutil 代码修复了 0.14.1 上的问题。

标签： python pandas time-series

【解决方案1】：

我能够通过以下方式获得解决方法：

tdata['weekday'] = pandas.to_datetime(tdata.index.values).weekday

生成的 DataFrame 是：

                           maxCapacity  weekday
Datetime
2014-08-04 14:40:00-04:00         6741        0
2014-08-04 14:47:00-04:00         6741        0
2014-08-04 14:48:01-04:00         6741        0
2014-08-04 14:49:00-04:00         6741        0
2014-08-04 14:50:00-04:00         6741        0
2014-08-04 14:51:00-04:00         6741        0
2014-08-04 14:52:00-04:00         6741        0
2014-08-04 14:53:00-04:00         6741        0
2014-08-04 14:54:00-04:00         6741        0
2014-08-04 14:55:00-04:00         6741        0
...                                ...      ...
2014-08-20 09:37:00-04:00         6652        2
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2014-08-20 09:44:00-04:00         6659        2
2014-08-20 09:45:00-04:00         6650        2
2014-08-20 09:46:00-04:00         6655        2

[6589 rows x 2 columns]

【讨论】：