Python 3.x 在第一列为周末日期的数据框中删除行

我有一个

数据帧

，看起来（例如）如下：

我想从数据框中删除日期列包含周末日期的行

           date     high      low   close
0    2008-01-01   15.540   15.540   15.54
1    2008-01-02   15.750   15.210   15.25
2    2008-01-03   15.450   14.950   15.02
3    2008-01-04   14.990   14.400   14.48
4 <-- has been removed since 1/05/2008 is a Saturday   
5 <-- has been removed since 1/06/2008 is a Sunday
....

但是它不起作用。

更简单的方法可以利用（0周一，6周日）

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您可以创建排除列表（如果您想添加其他日期），如下所示：

下面的代码将日期列转换为datetime数据类型，这仅在我使用pd.read_clipboard（）重新创建数据帧时才有必要（如果您的数据类型已经是datatime，则可以删除pd.to_datetime部分）。然后它返回一个数据帧，其中包含所有不在排除列表中的日期

df[~(pd.to_datetime(df['date']).dt.weekday_name.isin(day_exclusion))]

结果：

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这段代码工作得非常好

它将从数据帧中删除“星期六”和“星期日”记录

        # *********** Removing weekend data from dataframe. ***************
    df["weekday"] = pd.to_datetime(df.date).dt.dayofweek
    no_weekend_data = df.drop(df.loc[df["weekday"] > 4].index)

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您不需要

任何（0）

，只需使用

df[~df.date.dt.weekday\u name.isin（['Saturday'，'Sunday']）]

any（0）

折叠为单个布尔值（可能

True

），而您需要一个布尔向量/数组。请尝试以下操作：

df=df[df.date.dt.weekday<5]

Duh，谢谢jpp的帮助。

df = df[df.date.dt.weekday < 5]

df.query('date.dt.weekday < 5', inplace=True)

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({
    'date': pd.date_range(start='2019-01-01', end='2019-01-07'),
    'name': [
        'Robert Baratheon',
        'Jon Snow',
        'Daenerys Targaryen',
        'Theon Greyjoy',
        'Tyrion Lannister',
        'Cersei Lannister',
        'Sansa Stark'
    ]
})

df = df[df.date.dt.weekday < 5]
print(df)

        date                name
0 2019-01-01    Robert Baratheon
1 2019-01-02            Jon Snow
2 2019-01-03  Daenerys Targaryen
3 2019-01-04       Theon Greyjoy
6 2019-01-07         Sansa Stark

day_exclusion = ['Saturday', 'Sunday']

df[~(pd.to_datetime(df['date']).dt.weekday_name.isin(day_exclusion))]

        # *********** Removing weekend data from dataframe. ***************
    df["weekday"] = pd.to_datetime(df.date).dt.dayofweek
    no_weekend_data = df.drop(df.loc[df["weekday"] > 4].index)