- Pandas数据分析快速上手500招(微课视频版)
- 罗帅 罗斌编著
- 263字
- 2023-07-17 18:40:01
010 根据工作日移动DataFrame的行标签
此案例主要演示了使用rollforward()函数将DataFrame的行标签日期向前滚动到下一个工作日。当在Jupyter Notebook中运行此案例代码之后,将在DataFrame中把行标签的日期调整为下一个工作日,效果分别如图010-1和图010-2所示。

图010-1

图010-2
主要代码如下。

在上面这段代码中,myList.append(pd.offsets.BusinessHour().rollforward(myday))表示将myday代表的日期调整为下一个工作日。例如,2021-09-10是星期五,它的下一个工作日是星期一,即2021-09-13;2021-09-13是星期一,它的下一个工作日是星期二,即2021-09-14;2021-09-24是星期五,它的下一个工作日是星期一,即2021-09-27;2021-09-25是星期六,它的下一个工作日也是星期一,即2021-09-27。如果myList.append(pd.offsets.BusinessHour().rollback(myday)),则表示将myday代表的日期调整为上一个工作日。
此案例的主要源文件是MyCode\H791\H791.ipynb。