日期时间转换问题熊猫答案

【问题标题】：Datetime conversion issue pandas日期时间转换问题熊猫
【发布时间】：2018-12-07 14:43:07
【问题描述】：

我有一个 pandas 数据框，它在 python3 上的第一列类型为“datetime64[ns]”。这是我的代码的 sn-p：

import pandas as pd
import numpy as np
from pandas.tseries.offsets import BDay
import datetime as dt

d = {'Date': [np.datetime64('2017-12-31','ns'), np.datetime64('2018-01-01','ns'), np.datetime64('2018-01-02','ns'), np.datetime64('2018-01-03','ns')], 
     'Prices': [9.62, 9.5, 9.73, 9.45]}
analytics = pd.DataFrame(data=d)
analytics['Date'] = pd.to_datetime(analytics['Date'], format='%Y-%m-%d')
Eyear = 2018
Emonth = 1
Eday = 3
###days
#last day
last = dt.datetime(Eyear, Emonth, Eday)
#1y
dtvar = dt.datetime(Eyear-1, Emonth, Eday)

yr1 = dtvar - BDay(1) if (dtvar.weekday() == 5 or dtvar.weekday() == 6) else dtvar
yr1_plus1 = yr1 + BDay(1)
yr1ct = len(analytics[yr1_plus1:last])

print(yr1ct)

我不断出现这个错误：

TypeError：无法使用“pandas._libs.tslib.Timestamp”类的这些索引器 [2017-01-02 00:00:00] 对“pandas.core.indexes.range.RangeIndex”类进行切片索引

我正在尝试查找一年前的第一个工作日，并查找这两个日期之间的工作日数。

我认为问题可能在于 DataFrame 具有一种时间格式，而对进一步操作“last”和“dtvar”最重要的变量是 datetime.datetime，我需要使用 .工作日（）公式。在这种情况下处理日期的最佳方法是什么？因为我在 pandas、numpy 和 datetime 中看到了成千上万种不同的日期类型。我对python有点陌生，无论我多么努力，我都找不到出路。

非常感谢您的任何帮助，

【问题讨论】：

标签： python-3.x pandas datetime timestamp weekday

【解决方案1】：

数据框没有被Date 列索引。切片前需要set_index。

>>> analytics.set_index("Date")[yr1_plus1:last]

【讨论】：