在熊猫中，我如何按工作日（）分组日期时间列？

Question

我想过滤掉周末数据，只查看工作日的数据 (mon(0)-fri(4))。我是 pandas 的新手，在 pandas 中完成此任务的最佳方法是什么？

import datetime
from pandas import *

data = read_csv("data.csv")
data.my_dt 

Out[52]:
0     2012-10-01 02:00:39
1     2012-10-01 02:00:38
2     2012-10-01 02:01:05
3     2012-10-01 02:01:07
4     2012-10-01 02:02:03
5     2012-10-01 02:02:09
6     2012-10-01 02:02:03
7     2012-10-01 02:02:35
8     2012-10-01 02:02:33
9     2012-10-01 02:03:01
10    2012-10-01 02:08:53
11    2012-10-01 02:09:04
12    2012-10-01 02:09:09
13    2012-10-01 02:10:20
14    2012-10-01 02:10:45
...

我想做这样的事情：

weekdays_only = data[data.my_dt.weekday() < 5]

AttributeError: 'numpy.int64' 对象没有属性 'weekday'

但这不起作用，我还没有完全掌握如何访问列日期时间对象。

最终目标是按工作日的时间范围分层排列，例如：

monday, 0-6, 7-12, 13-18, 19-23
tuesday, 0-6, 7-12, 13-18, 19-23

Answer 1

您对函数“weekday”的调用不起作用，因为它对 data.my_dt 的索引进行操作，该索引是一个 int64 数组（这是错误消息的来源）

您可以使用以下内容在包含工作日的数据中创建一个新列：

data['weekday'] = data['my_dt'].apply(lambda x: x.weekday())

然后您可以使用以下方法过滤工作日：

weekdays_only = data[data['weekday'] < 5 ]

希望对你有帮助

Answer 2

更快的方法是使用DatetimeIndex.weekday，如下所示：

temp = pd.DatetimeIndex(data['my_dt'])
data['weekday'] = temp.weekday

快得多，尤其是对于大量行。如需更多信息，请查看this 答案。