计算工作日，包括python中两个日期列的自定义假期答案

【问题标题】：calculate business days including custom holidays for two dates columns in python计算工作日，包括python中两个日期列的自定义假期
【发布时间】：2017-05-10 17:29:55
【问题描述】：

我试图通过添加一个新的 date_difference 列来获取两个日期列之间的工作日。

我尝试了什么？

bd = workday(ll.date_done,ll.order_date, cal)
bd = networkdays(ll.date_done,ll.order_date, cal)
km = np.busday_count(dd.date(), od.date(), holidays = cal)

我遇到了一个错误。

“系列”对象没有属性“天”

我想做什么。

# Table Name: ll
order_date  date_done
2017-04-09  2017-04-16
2017-04-09  2017-04-18
2017-04-10  2017-04-20

我的期望：

order_date  date_done      Date_Difference
2017-04-09  2017-04-16        4
2017-04-09  2017-04-18        7
2017-04-10  2017-04-20        6

我在做什么计算？

我有假期列表，不包括我试图获取两个日期的工作日差异。上面的 date_difference 计算只是虚拟数字。

【问题讨论】：

标签： python pandas datetime business-logic

【解决方案1】：

如果你传递正确的类型，你可以使用numpy.bus_daycount()：

代码：

df['date_diff'] = np.busday_count(
    df.order_date.values.astype('datetime64[D]'),
    df.date_done.values.astype('datetime64[D]'))

测试代码：

import pandas as pd
import numpy as np

from io import StringIO
df = pd.read_fwf(StringIO(u"""
    order_date  date_done
    2017-04-09  2017-04-16
    2017-04-09  2017-04-18
    2017-04-10  2017-04-20"""), header=1)
df.order_date = pd.to_datetime(df.order_date, infer_datetime_format=True)
df.date_done = pd.to_datetime(df.date_done, infer_datetime_format=True)

df['date_diff'] = np.busday_count(
    df.order_date.values.astype('datetime64[D]'),
    df.date_done.values.astype('datetime64[D]'))

print(df)

结果：

  order_date  date_done  date_diff
0 2017-04-09 2017-04-16          5
1 2017-04-09 2017-04-18          6
2 2017-04-10 2017-04-20          8

【讨论】：

它适用于我，但我也有如下自定义假期列表：>>> custom_holidays = holiday.HolidayBase() >>> custom_holidays.append(["2000-01-01", " 2014-01-01", "2014-01-20"]) >>> cal = Calendar(custom_holidays, ['Sunday', 'Saturday']) 在计算差异时我必须包括在内。错误：>>> up['date_diff'] = np.busday_count( up.order_date.values.astype('datetime64[D]'), up.date_done.values.astype('datetime64[D]'), 假期 = cal) 错误：无法将对象转换为 NumPy 日期时间
而“cal”是日历对象。