从Pandas Dataframe中删除非工作日

可以通过以下步骤实现：

1. 首先，需要将日期列转换为Pandas的日期时间类型。可以使用pd.to_datetime()函数将日期列转换为日期时间类型。假设日期列名为"date"，可以使用以下代码进行转换：

df['date'] = pd.to_datetime(df['date'])

1. 接下来，可以使用dt属性中的weekday方法获取每个日期的星期几。星期一到星期五被认为是工作日，星期六和星期日被认为是非工作日。可以使用以下代码创建一个布尔索引，标记出非工作日：

non_working_days = df['date'].dt.weekday >= 5

1. 最后，可以使用布尔索引来过滤出非工作日的行，并使用drop()函数删除这些行。以下是完整的代码：

import pandas as pd

# 将日期列转换为日期时间类型
df['date'] = pd.to_datetime(df['date'])

# 创建布尔索引，标记非工作日
non_working_days = df['date'].dt.weekday >= 5

# 过滤出非工作日的行并删除
df = df.drop(df[non_working_days].index)

这样，从Pandas Dataframe中删除非工作日的操作就完成了。

对于Pandas Dataframe中删除非工作日的应用场景，可以在需要对工作日数据进行分析和处理的情况下使用。例如，对于金融数据分析、销售数据分析等需要排除非工作日影响的场景，可以使用该方法来过滤数据。

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