python - 计算没有。时间间隔的小时数以确定是工作日还是周末

Question

情况:根据时间间隔计算工作日的小时数和周末/节假日的小时数。使用 pandas 从 Excel 文件中提取数据并放入数据框中。

Example of Dataframe Input:
                 Start                      End
      1     06-09-2018 02:00:00      08-09-2018 01:00:00 
      2     08-09-2018 02:00:00      08-09-2018 04:00:00 
      3     08-09-2018 02:00:00      10-09-2018 01:00:00 

Example of Dataframe Output at the end:
                Start                      End                 WD/WE
      1     06-09-2018 02:00:00      08-09-2018 01:00:00        WD
      2     08-09-2018 02:00:00      08-09-2018 04:00:00        WE
      3     08-09-2018 02:00:00      10-09-2018 01:00:00        WE

从第一行开始，我们使用代码计算工作日和周末/节假日的小时数。手动计算，我们将得到 46 个工作日时间和 1 个周末/节假日时间。因此，周末/节假日时间 <= 工作日时间，从而返回字符串“WD”。

我目前正在尝试使用工作日、pandas、datetime、openpyxl。

data_check = pd.read_excel('C:\\excel path.xlsx',header=0)
df_check = pd.DataFrame(data_check,columns=['Start Date and Time','End Date and Time'])
#Creating dataframe
df_check['Start Date and Time'] = pd.to_datetime(df_check['Start Date and Time'])
df_check['End Date and Time'] = pd.to_datetime(df_check['End Date and Time'])

#Simplifying dataframe names
df_s= pd.DataFrame({'Start Date and Time': df_check['Start Date and Time']})
df_u= pd.DataFrame({'End Date and Time': df_check['End Date and Time']})

#Indicating holidays
holidays= ['22-08-2018','06-11-2018','25-12-2018']

我知道我的代码有点困惑，因为我是 Python 新手，并且仍在尝试让事情正常工作。在尝试编写代码来运行我的数据帧来计算 no 后，我陷入了困境。工作日的工作时间和数量。周末/节假日时间。我已经搜索并阅读了如何检测一天是工作日还是周末/假日，但我不知道如何通过我的数据框运行它。

希望有人能帮忙。

目前已测试:代码1:不工作。属性错误:“DataFrame”对象没有属性“日历”。我可能输入错误的代码。

df_wdwe1 = np.where(df_s.calendar.weekday(year, month, day)>=6, "Weekends","Weekdays")

Answer 1

那么您可以使用datetime库将字符串转换为日期值，然后只需面对数据即可查看最小值和最大值，当您得到这些值时只需进行减法即可将获取耗时。

您可以使用 min() 和 max() 来获取最小值和最大值，如下例所示:

Find oldest/youngest datetime object in a list

以下是如何使用日期时间的示例:

Converting string into datetime

要根据提供的日期识别星期几，您可以使用calendar lib更具体的函数calendar.weekday(year,month,day)返回从“0”到“7”的数字，其中 0 是星期一，7 是星期日

至于我不知道的假期，我认为没有像日历中那样精确的东西，考虑到假期是基于国家/地区的。您可以在 github 上查看一些自定义库。