Python 3.x 如何生成频率为周二至周六（含周二至周六）的日期范围？

我试图用熊猫生成一个datetime索引，它有一个自定义的每日频率

目前，我可以生成以下datetime索引：

import pandas as pd
import datetime as dt

pd.date_range(start=dt.datetime(2020,8,28),end=dt.datetime(2020,9,30),freq='B')

DatetimeIndex(['2020-08-28', '2020-08-31', '2020-09-01', '2020-09-02',
               '2020-09-03', '2020-09-04', '2020-09-07', '2020-09-08',
               '2020-09-09', '2020-09-10', '2020-09-11', '2020-09-14',
               '2020-09-15', '2020-09-16', '2020-09-17', '2020-09-18',
               '2020-09-21', '2020-09-22', '2020-09-23', '2020-09-24',
               '2020-09-25', '2020-09-28', '2020-09-29', '2020-09-30'],
              dtype='datetime64[ns]', freq='B')

但是，这将返回所有工作日。我想把所有的周二、周三、周四、周五和周六的时间都退回。也许这可以通过某种自定义设置或某种补偿来实现？具体来说，是否有一种直接使用日期范围功能和频率输入的方法？如果没有，如何最简单地实现这一点

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谢谢

您可以使用

Timedelta

添加一天，但要不更改所需的日期范围，您需要在创建边界时删除一天

(pd.date_range(start=dt.datetime(2020,8,27),end=dt.datetime(2020,9,29),freq='B') 
  + pd.Timedelta(days=1))

DatetimeIndex(['2020-08-28', '2020-08-29', '2020-09-01', '2020-09-02',
               '2020-09-03', '2020-09-04', '2020-09-05', '2020-09-08',
               '2020-09-09', '2020-09-10', '2020-09-11', '2020-09-12',
               '2020-09-15', '2020-09-16', '2020-09-17', '2020-09-18',
               '2020-09-19', '2020-09-22', '2020-09-23', '2020-09-24',
               '2020-09-25', '2020-09-26', '2020-09-29', '2020-09-30'],
              dtype='datetime64[ns]', freq=None)

编辑：您还可以定义您的

CustomBusinessDay

cbd = pd.tseries.offsets.CustomBusinessDay(weekmask='Tue Wed Thu Fri Sat')
pd.date_range(start=dt.datetime(2020,8,28),end=dt.datetime(2020,9,30),freq=cbd)

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使用

dayofweek

idx = pd.date_range(start=dt.datetime(2020,8,28),end=dt.datetime(2020,9,30))
s = idx.dayofweek
idx[s.isin([2,3,4,5])]

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这会损失第一天，但会在最后增加一天。我确实看到，这实际上与生成原始索引，然后以“B”的频率将其移动1相同。我想我是在试图避免这一点，然后需要进一步的代码来整理datetimeindex的前后部分。您提供的编辑是一个更清晰的解决方案。谢谢。这需要包括1，虽然正确。这个idx[s.isin（[2,3,4,5]）应该是idx[s.isin（[1,2,3,4,5]）。这是我最初的想法，但它似乎包括星期天，当我用2,3,4,5,6运行它时。

DatetimeIndex(['2020-08-28', '2020-08-29', '2020-09-02', '2020-09-03',
           '2020-09-04', '2020-09-05', '2020-09-09', '2020-09-10',
           '2020-09-11', '2020-09-12', '2020-09-16', '2020-09-17',
           '2020-09-18', '2020-09-19', '2020-09-23', '2020-09-24',
           '2020-09-25', '2020-09-26', '2020-09-30'],
          dtype='datetime64[ns]', freq=None)