web-dev-qa-db-ja.com

DataFrameで前の営業日を取得する

日付とカテゴリの2つの列を持つデータフレームがあります。ルールに従って新しい日付列を作成したい：カテゴリーがBの場合、値は日付に最も近い営業日である必要があります（過去または日自体からのみ）。それ以外の場合、値は日付列自体。

私は、営業日を週末ではなく、以下の最小限の例で定義されているholidaysリストに存在しない任意の日として定義します。

次のDataFrame dfを検討してください。

import datetime as dt
import pandas as pd
from IPython.display import display

holidays = [dt.datetime(2018, 10, 11)]
df = pd.DataFrame({"day": ["2018-10-10", "2018-10-11", "2018-10-12",
                       "2018-10-13", "2018-10-14", "2018-10-15"
                      ],
               "category":["A", "B", "C", "B", "C", "A"]
              }
)

df["day"] = pd.to_datetime(df.day, format="%Y-%m-%d")
display(df)

         day category
0 2018-10-10        A
1 2018-10-11        B
2 2018-10-12        C
3 2018-10-13        B
4 2018-10-14        C
5 2018-10-15        A

以下にリストされている値を持つ3番目の列を取得するにはどうすればよいですか？

2018-10-10
2018-10-10
2018-10-12
2018-10-12
2018-10-14
2018-10-15

リストを操作するときに最後の営業日を見つける関数が作成されました。

# creates a list whose elements are all days in the years 2017, 2018 and 2019
days = [dt.datetime(2017, 1 , 1) + dt.timedelta(k) for k in range(365*3)]


def lastt_bus_day(date):
    return max(
        [d for d in days if d.weekday() not in [5, 6]
                            and d not in holidays
                            and d <= date
        ]
    )

for d in df.day:
    print(last_bus_day(d))
#prints
2018-10-10 00:00:00
2018-10-10 00:00:00
2018-10-12 00:00:00
2018-10-12 00:00:00
2018-10-12 00:00:00
2018-10-15 00:00:00
pythonpython-3.xpandasdatetimecalendar
13
Cerramos los Ojos

Pandasは カスタム営業日 を介して独自の休日の提供をサポートしています。

このソリューションの利点は、隣接する休日をシームレスにサポートすることです。たとえば、一部の地域ではボクシングデーとクリスマス。

# define custom business days
weekmask = 'Mon Tue Wed Thu Fri'
holidays = ['2018-10-11']

bday = pd.tseries.offsets.CustomBusinessDay(holidays=holidays, weekmask=weekmask)

# construct mask to identify when days must be sutracted
m1 = df['category'] == 'B'
m2 = df['day'].dt.weekday.isin([5, 6]) | df['day'].isin(holidays)

# apply conditional logic
df['day'] = np.where(m1 & m2, df['day'] - bday, df['day'])

print(df)

  category        day
0        A 2018-10-10
1        B 2018-10-10
2        C 2018-10-12
3        B 2018-10-12
4        C 2018-10-14
5        A 2018-10-15

編集：あなたのコメントに基づいて、「私は自分が何を望んでいるのか正確には尋ねなかったことがわかりました。前の営業日を見つけたいです」 、あなたは単に使うことができます：

df['day'] -= bday
3
jpp

pandasBDayを使用する

df.day.update(df.loc[(df.category=='B')&((df.day.dt.weekday.isin([5,6])|(df.day.isin(holidays )))),'day']-pd.tseries.offsets.BDay(1))
df
Out[22]: 
  category        day
0        A 2018-10-10
1        B 2018-10-10
2        C 2018-10-12
3        B 2018-10-12
4        C 2018-10-14
5        A 2018-10-15
3
WeNYoBen

あなたはすでにかなり近いです：

holidays = [dt.date(2018, 10, 11)]
days = [dt.date(2017, 1 , 1) + dt.timedelta(k) for k in range(365*3)]
def lastt_bus_day(date, format='%Y-%m-%d'):
    if not isinstance(date, dt.date):
        date = dt.datetime.strptime(date, format).date()
    return max(
        [d for d in days if d.weekday() not in [5, 6]
                            and d not in holidays
                            and d <= date
        ]
    )

次に、これをデータフレーム全体に適用します。

df['business_day'] = df['day']
df['business_day'].loc[df['category'] == 'B'] = df.loc[df['category'] == 'B', 'day'].apply(lastt_bus_day)
3
CJR

サブセットでpd.merge_asofを使用し、category == 'B'を休日以外のすべての営業日に使用して、他のすべてのカテゴリに日付を割り当てることができます。 Bが同じ日に一致しないようにallow_exact_matches=Falseを設定してください。

import pandas as pd

mask = df.category == 'B'

# DataFrame of all non-holiday days
df_days = pd.DataFrame(days, columns=['day'])
df_days = df_days.loc[(df_days.day.dt.weekday<5) & ~df_days.day.isin(holidays)]

dfb = pd.merge_asof(
        df.loc[mask], 
        df_days.assign(new_day=df_days.day), 
        on='day', 
        direction='backward',
        allow_exact_matches=False)

dfnb = df.assign(new_day = df.day)[~mask]

pd.concat([dfnb, dfb], ignore_index=True).sort_values('day')

出力：

         day category    new_day
0 2018-10-10        A 2018-10-10
4 2018-10-11        B 2018-10-10
1 2018-10-12        C 2018-10-12
5 2018-10-13        B 2018-10-12
2 2018-10-14        C 2018-10-14
3 2018-10-15        A 2018-10-15
2
ALollz

営業日を把握し、カテゴリに基づいてそれに最も近い日を選択するだけで、これを行うことができます。

df['day2'] = df.day
bd = pd.date_range(min(df.day), max(df.day), freq='b')
bd = bd[~bd.isin(holidays)]
df.loc[df.category=='B', 'day2'] = df.loc[df.category=='B', 'day'].apply(lambda x: bd[bd.searchsorted(x)-1])

出力

    category    day day2
0   A   2018-10-10  2018-10-10
1   B   2018-10-11  2018-10-10
2   C   2018-10-12  2018-10-12
3   B   2018-10-13  2018-10-12
4   C   2018-10-14  2018-10-14
5   A   2018-10-15  2018-10-15
1
iDrwish