python - 无法将输入转换为时间戳、bday_range(...) - Pandas/Python

Question

希望生成 Pandas 数据框当前日期和月底之间工作日的天数。例如。 2017年6月26日 - 4, 2017年6月23日 - 5

我遇到了麻烦，因为我不断收到类型错误:

TypeError: Cannot convert input to Timestamp

来自行:

result['bdaterange'] = pd.bdate_range(pd.to_datetime(result['dte'], unit='ns').values, pd.to_datetime(result['bdate'], unit='ns').values)

我有一个数据框结果，其中 dte 列采用日期格式，我正在尝试创建一个新列 (bdaterange) 作为简单的整数/ float ，我可以使用它来查看工作日中距离月末还有多远确实如此。

Sample data:
           bid   ask  spread         dte        day      bdate
01:49:00  2.17  3.83    1.66  2016-12-20  20.858333 2016-12-30
02:38:00   2.2   3.8    1.60  2016-12-20  20.716667 2016-12-30
22:15:00  2.63  3.12    0.49  2016-12-20  21.166667 2016-12-30
03:16:00  1.63  2.38    0.75  2016-12-21  21.391667 2016-12-30
07:11:00  1.46  2.54    1.08  2016-12-21  21.475000 2016-12-30

我已经尝试过BDay()并使用该天在计算中不能是 6 和 7，但没有得到任何结果。我遇到了bdate_range我相信这正是我正在寻找的，但我得到的最接近的给了我错误 Cannot convert input to Timestamp .

我的尝试是:

result['bdate'] = pd.to_datetime(result['dte']) + BMonthEnd(0)

result['bdaterange'] = pd.bdate_range(pd.to_datetime(result['dte'], unit='ns').values, pd.to_datetime(result['bdate'], unit='ns').values)

print(result['bdaterange'])

但不确定如何解决该错误。

Answer 1

我认为您需要 bdate_range 的长度对于每一行，因此需要使用 apply 的自定义函数:

#convert only once to datetime
result['dte'] = pd.to_datetime(result['dte'])

f = lambda x: len(pd.bdate_range(x['dte'], x['dte'] + pd.offsets.BMonthEnd(0)))
result['bdaterange'] = result.apply(f, axis=1)
print (result)
           bid   ask  spread        dte        day  bdaterange
01:49:00  2.17  3.83    1.66 2016-12-20  20.858333           9
02:38:00  2.20  3.80    1.60 2016-12-20  20.716667           9
22:15:00  2.63  3.12    0.49 2016-12-20  21.166667           9
03:16:00  1.63  2.38    0.75 2016-12-21  21.391667           8
07:11:00  1.46  2.54    1.08 2016-12-21  21.475000           8