检测周日到周六日期窗口并修改 Dataframe 的代码答案

【问题标题】：Code to detect Sunday to Saturday date windows and modify Dataframe检测周日到周六日期窗口并修改 Dataframe 的代码
【发布时间】：2020-10-13 19:15:31
【问题描述】：

我正在尝试设置一个代码，该代码将接收带有日期窗口的表格并修改它们以适应 Sun-Sat 模板。

我的数据保存如下：

 Index   Name:               From:        To:    
   1      Joe Doe            6/1/2020     6/8/2020
   2      Joe Doe            6/14/2020    6/23/2020
   3      Brandon Smith      5/9/2020     5/20/2020
   4      Brandon Smith      5/26/2020    5/28/2020
   5      Brandon Smith      5/12/2020    5/24/2020
   6      Brandon Smith      5/26/2020    5/31/2020
   7      Sarah Roberts      6/3/2020     6/25/2020
   8      Sarah Roberts      6/15/2020    6/23/2020

我想创建另一个 From: 和 To: 列，但只捕获从星期日到星期六的 7、14、21... 天的窗口。

例如：索引 1 不适用，索引 2 将从第 14 位转换为第 20 位，依此类推。

我希望得到的结果表如下所示：

 Index   Name:               From:        To:          From_new:    To_new
   1      Joe Doe            6/1/2020     6/8/2020     NA           NA
   2      Joe Doe            6/14/2020    6/23/2020    6/12/2020    6/20/2020
   3      Brandon Smith      5/9/2020     5/20/2020    5/10/2020    5/16/2020
   4      Brandon Smith      5/26/2020    5/28/2020    NA           NA
   5      Brandon Smith      5/12/2020    5/24/2020    5/17/2020    5/23/2020
   6      Brandon Smith      5/26/2020    5/31/2020    NA           NA
   7      Sarah Roberts      6/3/2020     6/25/2020    6/7/2020     6/20/2020
   8      Sarah Roberts      6/15/2020    6/23/2020    NA           NA

我尝试遍历每条记录并查看开始的工作日，如果是星期天，然后运行到下一个星期六，但是如果它在此之后再运行一整周，或者不是星期天，我会感到困惑开始吧。

提前致谢。

【问题讨论】：

标签： python-3.x pandas datetime pandas-groupby

【解决方案1】：

您不需要循环。解决方案位于this SO post。所有学分都应该去@ifly6。 :)

话虽如此，这应该适合你：

    df['From_new'] = df['From:'] + pd.offsets.Week(weekday=6)
    df.loc[df['From:'].dt.weekday == 6, 'From_new'] = df.loc[df['From:'].dt.weekday == 6, 'From:']
    df['To_new'] = df['To:'] - pd.offsets.Week(weekday=5)
    df.loc[df['To:'].dt.weekday == 5, 'To_new'] = df.loc[df['From:'].dt.weekday == 5, 'To:']
    df.loc[df['To_new'] < df['From_new'], 'From_new'] = pd.NaT
    df.loc[df['From_new'].isna(), 'To_new'] = pd.NaT

输出：

     Index    Name:      From:        To:   From_new     To_new
1      Joe      Doe 2020-06-01 2020-06-08        NaT        NaT
2      Joe      Doe 2020-06-14 2020-06-23 2020-06-14 2020-06-20
3  Brandon    Smith 2020-05-09 2020-05-20 2020-05-10 2020-05-16
4  Brandon    Smith 2020-05-26 2020-05-28        NaT        NaT
5  Brandon    Smith 2020-05-12 2020-05-24 2020-05-17 2020-05-23
6  Brandon    Smith 2020-05-26 2020-05-31        NaT        NaT
7    Sarah  Roberts 2020-06-03 2020-06-25 2020-06-07 2020-06-20
8    Sarah  Roberts 2020-06-15 2020-06-23        NaT        NaT

【讨论】：

感谢您的回答！关于索引 2，我犯了一个错误，但我认为它仍然应该从 6/14（星期日）到 6/20（星期六）显示
你是对的。如果它从星期日开始或以星期六结束，我没有考虑特殊情况。我已经编辑了我的答案来解决这个问题。