在Pandas中从Timestamp对象获取工作日

Pandas是一个用于数据分析和统计建模的Python库。它提供了可扩展的数据结构和数据分析工具，使得数据处理变得非常高效和容易。

在Pandas中，Timestamp是处理时间序列数据的主要数据类型。它是一种表示日期和时间的数据类型，并且还允许我们进行各种时间操作。

本文将介绍如何使用Pandas从Timestamp对象获取工作日。

Timestamp对象

在Pandas中，Timestamp是时间序列数据的基本处理单元。Timestamp对象表示一个日期和时间值，它包含了年、月、日、小时、分钟、秒和微秒等时间信息。

下面是一个Timestamp对象的示例：

import pandas as pd

timestamp = pd.Timestamp('2021-08-31 09:30:00')
print(timestamp)

输出结果如下：

2021-08-31 09:30:00

获取工作日

在Pandas中，我们可以使用Timestamp对象的weekday()方法获取当前日期是一周的第几天，从0表示周一开始，到6表示周日结束。

我们可以在这个基础上，通过判断当前日期是否为周末来确定是否为工作日。下面的示例代码演示了如何从一个Timestamp对象获取是否为工作日：

import pandas as pd

def is_workday(date):
    if date.weekday() < 5:   # 0 - 4 表示周一到周五
        return True
    else:
        return False

timestamp = pd.Timestamp('2021-09-01 10:00:00')
print('是否为工作日：', is_workday(timestamp))

输出结果如下：

是否为工作日： True

在这个例子中，我们定义了一个函数is_workday()，它接收一个Timestamp对象作为参数，并判断该日期是否为工作日。如果是工作日，返回True；如果是周末，则返回False。

获取下一个工作日

有时候，我们需要在Pandas中从一个日期开始，获取下一个工作日的日期。这个可以使用bdate_range()函数，该函数可以生成一个工作日的时间序列。

下面是一个示例代码，展示了如何使用bdate_range()函数获取从指定日期开始的下一个工作日：

import pandas as pd

timestamp = pd.Timestamp('2021-09-01 10:00:00')
next_workday = pd.bdate_range(timestamp.date(), periods=1)[0]
print('下一个工作日：', next_workday)

输出结果如下：

下一个工作日： 2021-09-02

在这个例子中，我们首先使用date()方法获取了当前Timestamp对象的日期，然后使用bdate_range()函数生成一个从该日期开始的工作日时间序列。最后，我们选择序列中的第一个日期作为下一个工作日。

获取上一个工作日

类似的，我们还可以使用bdate_range()函数获取给定日期之前的最近一个工作日。下面是一个示例代码，展示了如何使用bdate_range()函数获取指定日期之前的最近一个工作日：

import pandas as pd

timestamp = pd.Timestamp('2021-09-05 10:00:00')
prev_workday = pd.bdate_range(end=timestamp.date(), periods=1)[0]
print('上一个工作日：', prev_workday)

输出结果如下：