Python 3.x 熊猫会得到属于工作时间或工作日的日期时间戳

从给定列表中找出所有

营业时间

和

营业日

。我看了几篇关于熊猫补偿的文档，但没能弄明白。但是没有运气

>>> d = {'hours': ['2020-02-11 13:44:53', '2020-02-12 13:44:53', '2020-02-11 8:44:53', '2020-02-02 13:44:53']}
>>> df = pd.DataFrame(d)
>>> df
                hours
0  2020-02-11 13:44:53
1  2020-02-12 13:44:53
2   2020-02-11 8:44:53

3  2020-02-02 13:44:53
>>> y = df['hours']
>>> from pandas.tseries.offsets import *
>>> y.apply(pd.Timestamp).asfreq(BDay())
1970-01-01   NaT
Freq: B, Name: hours, dtype: datetime64[ns]
>>> y.apply(pd.Timestamp).asfreq(BusinessHour())
Series([], Freq: BH, Name: hours, dtype: datetime64[ns])

---

我想，您正在寻找类似于：

bh = pd.offsets.BusinessHour()   # avoid not necessary imports
y.apply(pd.Timestamp).apply(bh.rollforward)

结果是：

0   2020-02-11 13:44:53
1   2020-02-12 13:44:53
2   2020-02-11 09:00:00
3   2020-02-03 09:00:00
Name: hours, dtype: datetime64[ns]

因此：

• 前两个小时未更改（在营业时间内）
• 第三次（2020-02-11 8:44:53）已提前到9:00（第二次世界大战开始） 工作日）
• 第四个（周日2020-02-02 13:44:53）已提前到下一个 第二天（星期一）9:00

或者，如果您只想检查特定日期/小时是否在 营业时间，运行时间：

y.apply(pd.Timestamp).apply(bh.onOffset)

结果是：

0     True
1     True
2    False
3    False
Name: hours, dtype: bool

---

这意味着最后两个日期/小时在工作时间之外。

我认为

asfreq

是为了设置新的频率，所以我认为OP需要设置日期或工作时间频率（对于我不工作的人）@Valdi_Bo-Perfect:）

onOffset

将为我做这项工作。非常感谢你。我在pythonshell上测试我的代码，所以导入的*；）