連続した行間の営業日を取得するpandas

Question

かなり簡単な質問です。

私が知っている：

df.diff() 

は私の間の日数を与える、と私は

df.loc[df.Date.weekday == 4, 'Diff'] = 1 

とモジョのいくつかの種類を行うことができます知っているしかし、それは最適ではありません。試しました

np.busday_count() 

しかし、私はかなり理解していません。このエラーのコード例は次のとおりです。

In [36]: df = pd.DataFrame.from_dict({1: {'Date': '2016-01-01'}, 2: {'Date': '2016-01-02'}, 3: {'Date': '2016-01-03'}}, orient='index') 

In [37]: df['Date'] = df.Date.astype('<M8[D]') 

In [38]: np.busday_count(df.Date, df.Date.shift(1)) 
--------------------------------------------------------------------------- 
TypeError         Traceback (most recent call last) 
<ipython-input-38-07a4ae9a16f6> in <module>() 
----> 1 np.busday_count(df.Date, df.Date.shift(1)) 

TypeError: Iterator operand 0 dtype could not be cast from dtype('<M8[ns]') to dtype('<M8[D]') according to the rule 'safe' 

In [39]: df = pd.DataFrame.from_dict({1: {'Date': '2016-01-01'}, 2: {'Date': '2016-01-02'}, 3: {'Date': '2016-01-03'}}, orient='index') 

In [40]: np.busday_count(df.Date, df.Date.shift(1)) 
--------------------------------------------------------------------------- 
TypeError         Traceback (most recent call last) 
<ipython-input-40-07a4ae9a16f6> in <module>() 
----> 1 np.busday_count(df.Date, df.Date.shift(1)) 

TypeError: Iterator operand or requested dtype holds references, but the REFS_OK flag was not enabled 

Answer 1

だから、これはeveryonesのニーズに合った場合、私は知りませんが、これは動作します：

np.busday_count(df.Date.values.tolist(), df.Date.shift(1).fillna(df.Date).values.tolist()) 

だから）（ToListメソッドで追加すること、および.fillna（）の部分は、両方必要でした！ np.busday_countで

Answer 2

あなたにも試すことがあります。

x3 = [x.strftime('%Y-%m-%d') for x in df.Date] 
x4 = [x.strftime('%Y-%m-%d') for x in df.Date.shift(1).fillna(0)] 
np.busday_count(x4,x3) 
array([12001,  1,  0]) 

%timeit np.busday_count(x4,x3) 
The slowest run took 4.58 times longer than the fastest. This could mean that an intermediate result is being cached. 
100000 loops, best of 3: 12.5 µs per loop 

または必要に応じて：

x1 = [x.date() for x in df.Date] 
x2 = [x.date() for x in df.Date.shift(1).fillna(0)] 
np.busday_count(x2,x1) 
array([12001,  1,  0]) 

%timeit np.busday_count(x2,x1) 
10000 loops, best of 3: 43.4 µs per loop