पांडा: यह जांचना कि क्या कोई तारीख छुट्टी है और बूलियन मान असाइन कर रहा है

Question

मेरे पास दिनांक कॉलम के साथ एक पांडा डेटा फ्रेम है, और मैं बूलियन मानों का एक नया स्तंभ जोड़ने की कोशिश कर रहा हूं जो इंगित करता है कि दी गई तिथि छुट्टी है या नहीं।

कोड निम्नलिखित है, लेकिन यह काम नहीं करता है (सभी मान गलत हैं) क्योंकि प्रकार अलग दिखते हैं, और मैं यह नहीं समझ सकता कि पांडा डेटा फ्रेम में 'तिथि' कैसे प्राप्त करें छुट्टियों के समान प्रकार:

cal = USFederalHolidayCalendar() 
holidays = cal.holidays(start=train_df['date'].min(), 
         end=train_df['date'].max()).to_pydatetime() 
train_df['holiday'] = train_df['date'].isin(holidays) 
print type(train_df['date'][1]) 
print type(holidays[0]) 

Answer 1

आपको कुछ भी बदलने की आवश्यकता नहीं है। बस सीधे तुलना करें। pandas तारीखों और समय के संबंध में कई अलग-अलग प्रकार की तुलना करने के लिए पर्याप्त स्मार्ट है। यदि आपको दिनांक/समय संगतता के साथ समस्याएं आ रही हैं तो आपको थोड़ा अधिक गूढ़ प्रारूप होना चाहिए।

import pandas as pd 
from pandas.tseries.holiday import USFederalHolidayCalendar as calendar 

dr = pd.date_range(start='2015-07-01', end='2015-07-31') 
df = pd.DataFrame() 
df['Date'] = dr 

cal = calendar() 
holidays = cal.holidays(start=dr.min(), end=dr.max()) 

df['Holiday'] = df['Date'].isin(holidays) 
print df 

परिणाम:

  Date Holiday 
0 2015-07-01 False 
1 2015-07-02 False 
2 2015-07-03 True 
3 2015-07-04 False 
4 2015-07-05 False 
5 2015-07-06 False 
6 2015-07-07 False 
7 2015-07-08 False 
8 2015-07-09 False 
9 2015-07-10 False 
10 2015-07-11 False 
11 2015-07-12 False 
12 2015-07-13 False 
13 2015-07-14 False 
14 2015-07-15 False 
15 2015-07-16 False 
16 2015-07-17 False 
17 2015-07-18 False 
18 2015-07-19 False 
19 2015-07-20 False 
20 2015-07-21 False 
21 2015-07-22 False 
22 2015-07-23 False 
23 2015-07-24 False 
24 2015-07-25 False 
25 2015-07-26 False 
26 2015-07-27 False 
27 2015-07-28 False 
28 2015-07-29 False 
29 2015-07-30 False 
30 2015-07-31 False 

नोट कि जुलाई 4, 2015 एक शनिवार को गिर जाता है।

Answer 2

मुझे लेखक के समान समस्या थी, और प्रदान किया गया दूसरा फिक्स मेरे लिए काम नहीं करता था। यह काम करता है:

train_df['holiday'] = train_df['date'].dt.date.astype('datetime64').isin(holidays)