从 pandas 数据框中删除非工作日行

Question

我有一个数据帧，其中包含df小麦的时间序列数据。

df = wt["WHEAT_USD"]
2016-05-02 02:00:00+02:00    4.780
2016-05-02 02:01:00+02:00    4.777
2016-05-02 02:02:00+02:00    4.780
2016-05-02 02:03:00+02:00    4.780
2016-05-02 02:04:00+02:00    4.780
Name: closeAsk, dtype: float64

当我绘制数据时，由于周末，它有这些烦人的水平线。有没有一种简单的方法可以从数据帧本身中删除非工作日？

类似的东西

df = df.BDays()

Answer 1

一个简单的解决方案是将周一到周五以外的天数切掉：

In [11]: s[s.index.dayofweek < 5]
Out[11]:
2016-05-02 00:00:00    4.780
2016-05-02 00:01:00    4.777
2016-05-02 00:02:00    4.780
2016-05-02 00:03:00    4.780
2016-05-02 00:04:00    4.780
Name: closeAsk, dtype: float64

注意：这不包括银行假期等。

Answer 2

熊猫BDay最终只是使用.dayofweek<5，比如选择的答案，但可以扩展到考虑银行假期等。

import pandas as pd
from pandas.tseries.offsets import BDay
isBusinessDay = BDay().onOffset
csv_path = 'C:\Python27\Lib\site-packages\bokeh\sampledata\daylight_warsaw_2013.csv'
dates_df = pd.read_csv(csv_path)
match_series = pd.to_datetime(dates_df['Date']).map(isBusinessDay)
dates_df[match_series]

Answer 3

我正在为股票/外汇交易构建一个回溯测试器，我对 nan 的日子也有这些问题，因为它们是假期或其他非交易日。您可以下载没有交易的日子的财经日历，然后您需要考虑时区和周末。等。。

但最好的解决方案是不要使用日期/时间作为蜡烛或价格的指数。因此，不要将您的价格数据连接到日期/时间，而只是连接到蜡烛或价格的计数器。您可以为此使用第二个索引。因此，对于MA或其他技术线的计算，不要使用日期/时间..如果您查看 Metatrader 4/5，它也不使用日期/时间，但数据的索引是蜡烛数！

我认为，如果您处理股票或外汇数据，则需要放弃价格的日期时间，因为您可以将它们放在数据框的一列中，但不将其用作索引这样您可以避免许多问题

Answer 4

使用工作日，您可以轻松计算假期

    import workdays as wd
    def drop_non_busdays(df, holidays=None):
        if holidays is None:
            holidays = []
        start_date = df.index.to_list()[0].date()
        end_date = df.index.to_list()[-1].date()

        start_wd = wd.workday(wd.workday(start_date, -1, holidays), 1, holidays)
        end_wd = wd.workday(wd.workday(end_date, 1, holidays), -1, holidays)
        b_days = [start_wd]
        while b_days[-1] < end_wd:
            b_days.append(wd.workday(b_days[-1], 1, holidays))
        valid = [i in b_days for i in df.index]
        return df[valid]

Answer 5

在 Hayden 解决方案的基础上@Andy您还可以将query与dataframe一起使用，以"现代熊猫"的方式更好地链接方法。

如果日期是一列（例如，并命名为 my_date ）

df.query("my_date.dt.dayofweek < 5")

如果日期是索引并且具有名称（例如 my_index_name或date）

df.query("my_index_name.dt.dayofweek < 5")

如果日期是索引并且没有名称

df.rename_axis("date").query("date.dt.dayofweek < 5")

（index.dt.dayofweek或index.dayofweek对我不起作用）。

Answer 6

简单地说，过滤可以按日期名称完成。例如，如果你不想要星期六和星期日，你可以使用它：

df=df[(df['date'].dt.day_name()!='Saturday') & (df['date'].dt.day_name()!='Sunday')]

不适用于特殊假期等