【发布时间】：2021-10-25 21:20:36
【问题描述】：
我有一个小脚本（我不是唯一的作者），它创建了一个按日期填写的熊猫系列，没有周末。 在这些日期分发各种任务，并且根据每个任务需要多长时间，其完成可能需要不同的天数。问题是，我怎样才能只考虑某些日子（例如，只考虑星期三和星期四），而不是从星期一到星期五的所有 5 天？
durations = [4, 8, 2, 16, 5]
hours_per_day = 7
start_date = "2021-07-01"
arr = np.array(durations)
bins = [0]
bins.extend([x[-1] for x in np.array_split(np.arange(np.sum(arr)), np.ceil(np.sum(arr)/hours_per_day))])
# [0, 6, 13, 20, 27, 34]
totals = np.cumsum(arr)
# [ 4 12 14 30 35]
idx = np.digitize(totals, bins, right=True)-1
# [0 1 2 4 5]
start_deltas = np.pad(idx, (1, 0))[:-1]
# [0 0 1 2 4] searched deltas
然后我创建数据框：
df = pd.DataFrame({"task":[f"task{x}" for x in range(len(durations))],
"duration": durations,
"delta":start_deltas})
df["start_date"] = start_date
df["start_date"] = pd.to_datetime(df["start_date"])
df["start_date"] = df.apply(lambda x: x["start_date"] + BDay(pd.to_timedelta(x["delta"], "d").days), axis=1)
df["end_date"] = df.apply(lambda x: x["start_date"] + BDay(pd.to_timedelta(x["duration"]//hours_per_day, "d").days), axis=1)
在最后 2 行中，我想按工作日索引过滤天数。当我尝试应用工作日（及其变体）或 day_name() 时，str 和工作日的连接存在错误。我知道原因，但我对如何实现按天索引进行过滤没有任何想法。
【问题讨论】：
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您可能可以使用 CustomBusinessDay 偏移量来指定星期掩码：
pd.offsets.CustomBusinessDay(holidays=None, weekmask='Wed Thu Sat Sun')虽然我不完全确定您需要什么 -
您的示例所需的输出是什么？
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@RJAdriaansen 所需的输出是一个数据框，其中包含任务名称、任务持续时间、开始执行这些任务的日期以及完成日期。
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@ALollz CustomBDay 不适合我的情况，不幸的是。