我有一个来自pandas Dataframe的列，我想用它作为np.busday_count的输入：我一直在使用.tolist()，但由于最近的一次更新导致了一个错误：
> TypeError: I
浏览 10提问于2018-08-02得票数 2
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我想计算两个日期之间的工作日数。00" , "end_date" : "2022-01-01 17:00:00" }cas_df["bus_days"] = np.busday_count(pd.to_datetime(df["start_date"]) , pd.to_datetime(df["end_date"]))Traceb
浏览 15提问于2022-08-25得票数 0
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目前，我的脚本正在用我在名为"Creation“的Dataframe列中的时间减去我当前的时间，生成一个新的列，其中包含不同的时间。我得到了这段代码的不同日子：df['Differen
浏览 2提问于2021-04-05得票数 1
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我希望计算两个日期之间的工作日(不包括星期日和星期六)，一个在数据框列中，另一个是今天的当前日期，但出现错误：TypeError: Iterator operand 0 dtype could not be cast from dtype('<M8[ns]') to dtype('<M8[D]
浏览 9提问于2019-11-24得票数 1
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这一步我已经用"np.busday_count“处理过了 df['Aging'] = np.busday_count(df.Date_Open.values.astype('datetime64[D]'但是，根据国家的不同，假期的日期也不同。我找到的解决方案是创建一个列表字典，使用df"Country“作为关键字。': [numpy.datetime64('2021-11-
浏览 15提问于2021-10-05得票数 0
这与的问题非常相似，但我想知道熊猫是否有一种清洁的方式让商业日意识到TimedeltaIndex？最终，我试图得到DatetimeIndex和时间戳之间的工作日数(没有假日日历)。根据所提到的问题，类似的事情是可行的。31', '2015-08-05', freq='B')B = pd.Timestamp('2015-08-05', 'B').date()
<
浏览 4提问于2015-08-05得票数 9
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然而，它似乎支持datetime64，但不支持datetime64 (我通过艰苦的方式了解到这一点:它有文档吗？)。我试图从datetime64ns转换到datetime64D，但似乎找不到一种方法！有什么想法吗？
我已经用下面最少的代码总结了我的问题。如果你运行testdf(dates_input)，它是datetime64ns，注意这个例子只是把日期传递给Numba函数，这个函数(还没有)对它们做任何事情。在我的原始代码中，我从一个SQL表中读取数
浏览 11提问于2015-08-10得票数 33
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如果没有方法链接，我将使用以下方法来计算中转天数：使用方法链接，我想出的唯一解决方案是'.apply‘方法，并使用if/ With语句创建一个自定义函数，这在计算数百万行时并不理想，而且速度也很慢。首先将所有的np.select(条件)定义为一个应用于周掩码(‘1111110’和‘(1111111))<e
浏览 0提问于2022-06-04得票数 0
我在我的熊猫数据框架中有2列，我想计算它们之间的业务日期。NA NA 107 08/08/2017 08/03/2017我使用(df1['Off Hold'])
np.busday_count(df1['On hold'].values.astype('<e
浏览 6提问于2017-10-24得票数 1
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带有倒排日期信息的数据帧
、、、
我有两种数据格式的数据.‘'Data’是“yyyy mm”，其他的都是“yyyy”，这会在使用np.busday_count()时产生错误。
“数据文件”是唯一具有这种格式的列.有什么最简单的方式来格式化它呢？我试过了，但不起作用。dataFaturamento = pd.to_datetime(baseFinal["Data Faturamento"],dayfirst=True).values.astype('datetime64</e
浏览 3提问于2022-06-28得票数 0
我需要计算包含日期的两个熊猫df列之间的差异。我需要的区别是在几天之内，而不是周末。 np.busday_count()我的问题是，由于数据的来源，我的数据可能在输入列中包含一些值的NaT。np.nusday_count()不喜欢这样。是否有一种方法可以计算包含日期的两列之间的<
浏览 5提问于2020-10-19得票数 3
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我有一个类似的问题：和我想把像'12/7/21‘这样的字符串转换成'2021-07-12’作为一个日期对象。'),format='%d/%m/%y')Name: Date, dtype: datetime64[ns]
因为Python不关心上面代码中指定的格式！如果您只需将15更改为12，并输入“12 /7/21”，则将12视为月
浏览 7提问于2022-09-01得票数 1
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')cdc_report_dt datetime64[ns]onset_dt datetime64[ns]
continuous_columns = df.select_dtypes(['datetime6410,5
浏览 2提问于2021-02-26得票数 0
Python summing up time -在这个链接中，答案是长编码的，也使用了一小部分时间值。然而，我想学习一种简单的方法来对数据帧中的时间值求和，但我似乎还不知道。有没有人能开导我？请。顺便说一下，我在Jupyter Notebook上使用Python3.7。谢谢!以下是我在尝试总结之前执行的步骤： code i tried to get the difference 注意： 'difference' is non-n
浏览 17提问于2019-10-10得票数 0
我试图返回一个Pandas系列，其中包含两个包含日期：“交付日期”和“拾取日期”的数据栏之间的工作日数的差异。1037931016 2019-08-19 2019-08-22
df.dropna(axis=0,subset=['Delivery Date']
浏览 9提问于2019-10-28得票数 0
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我想要计算两次之间的工作日，这两次都包含空值，遵循与计算工作日相关的。我发现我使用掩码设置值的方式并不像预期的那样工作。我使用的是python 2.7.11，pandas 0.18.1和numpy 1.11.0。[D]') result = np.empty(len(mask), dtype=float)re
浏览 4提问于2016-07-30得票数 4
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每小时工资的计算方法是将月工资乘以乘数，除以每周合同时间。
现在我的挑战是让Pandas识别终止日期字段中的日期，并调整计算。例如，需要更新第一份记录，以显示该雇员实际上在4个工作日，而不是整个月中，通过工资领取了5k的工资，因为他们于2020年04年6月辞职。因此，预计时薪为(5000 /4*7/ 35) = 250。我可以很容易地对计算进行编码；我的奋斗之处是在一个新的专栏中添加一个列，以反映所有四月离职者(对其他月份都不感兴趣)的工作日(在上面
浏览 5提问于2020-10-16得票数 1
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我有一个熊猫数据栏，它的类型是timedelta64[ns]，我想把它转换为ot datetime64[ns]。pd.to_datetime()函数就是这样做的，它过去一直在工作，但现在看来已经失败了。我认为这可能与API的怪癖有关，而这种怪癖已经在我的雷达范围内消失了。[ns]")
TypeError: dtype timedelta64[ns] cannot be converted to datetime64<
浏览 0提问于2020-05-19得票数 1
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我试图通过添加一个新的date_difference列来获得两个日期列之间的工作日。bd = networkdays(ll.date_done,ll.order_date, cal)
order_date date_done2017-04-09 2017-04-1
浏览 1提问于2017-05-10得票数 1
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我被numpy和pandas date对象之间的互操作弄糊涂了(或者可能只是被numpy的datetime64搞糊涂了)。我试图使用numpy的内置功能来计算工作日，如下所示：
np.busday_count("2016-03-01", "2016-03-31", holidays=[np.datetime64("28/03为了解决这个问题，我想我应该使用pandas to_datetime，它可以。d
浏览 1提问于2016-03-18得票数 3
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