我正在尝试在本月最后一天的条件下对 DataFrame 进行子集化.我用过:
I'm trying to subset a DataFrame on the condition that is the last of the month. I used:
df['Month_End'] = df.index.is_month_end
sample = df[df['Month_End'] == 1]
这行得通,但我正在处理股市数据,所以我错过了所有实际月底在周末的情况,我需要一种方法来选择本月的最后一个工作日"".
This works, but I'm working with stock market data, so I'm missing all the instances where the actual end of the month is during the weekend, I need a way to select the "last business day of the month".
可以生成一个freq='BM' 获得每个月最后一个工作日的时间序列".
You can generate a time series with the last business day of each month by passing in freq='BM'.
例如,要创建一系列 2014 年最后一个工作日:
For example, to create a series of the last business days of 2014:
>>> 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来子集/重新索引您的 DataFrame.
You could then use this timeseries to subset/reindex your DataFrame.
这篇关于如何在 Pandas 中选择“本月的最后一个工作日"?的文章就介绍到这了,希望我们推荐的答案对大家有所帮助,也希望大家多多支持html5模板网!
如何在 Python 中将货币字符串转换为浮点数?How do I convert a currency string to a floating point number in Python?(如何在 Python 中将货币字符串转换为浮点数?)
在 Pandas 中解析多索引 Excel 文件Parsing a Multi-Index Excel File in Pandas(在 Pandas 中解析多索引 Excel 文件)
pandas 时间序列 between_datetime 函数?pandas timeseries between_datetime function?( pandas 时间序列 between_datetime 函数?)
pandas 重新采样到每月的特定工作日pandas resample to specific weekday in month( pandas 重新采样到每月的特定工作日)
在 Pandas 中合并/组合两个具有不同频率时间序列Merging/combining two dataframes with different frequency time series indexes in Pandas?(在 Pandas 中合并/组合两个具有不同频率时间序列索
Python - 如何标准化时间序列数据Python - how to normalize time-series data(Python - 如何标准化时间序列数据)