我有一个参数变量,我希望将其转换为日期变量,以指示该月的最后一个工作日。根据我所读到的,我可以把d=date.today()变成最后一个工作日,但不仅仅是202109。我的skript如下所示: from pandas.tseries.offsets import BMonthEndddate_format(date, 'yyyyMM')lastworkingday = off
我在ETL中使用dask而不是pandas,即从S3存储桶中读取CSV,然后进行一些所需的转换。Until here - dask读取和应用转换的速度比pandas快!最后,我使用to_sql将转换后的数据转储到Redshift。在dask中这个to_sql转储比在pandas中花费更多的时间。
有没有可能缩短这段时间?
我需要在dataframe现有列中列出的日期中添加工作日。列中的数据为datetime64ns类型。使用的建议,我尝试了下面列出的代码。import datetime我收到以下错误消息:
TypeError: cannot use a non-absolute DateOffset in datetime/timedelta operations [<BusinessDay&g
我有一个pandas date time字段,我使用Series.dt.weekday_name来获取星期几的名称。日期时间字段的格式为GMT。数据对应于印度和美国两个不同的地点。在格林尼治时间下午6:52 ..IST是周二上午12点22分,美国CDT是下午1点52分。我怎样才能确保我使用这个pandas内置方法得到了正确的工作日?如果没有,有没有其他方法可以实现这一点?
问题:从熊猫DatetimeIndex选择工作日和时间。例如,我想选择周二20:00到周五06:00之间的所有项目。hand.Selections将时间戳转换为浮动,并根据通常的准确性问题进行浮点比较。--从丰富的数据类型转换为原始数据类型,在周日(工作日6) -周一(工作日0) -周一(平日0)import pandas as