如何在Pandas日期范围内高效查找每月第N个特定工作日的日期？

针对你的需求，推荐两种无需循环的高效实现方式，利用Pandas的矢量化操作和内置功能，性能远超遍历方法：

方法一：直接生成目标日期序列（最简洁高效） #

Pandas支持WOM（Week Of Month）类型的频率字符串，可以直接生成每月第N个指定工作日的日期序列，再和原DataFrame匹配即可。

比如要查找每月第三个周二，代码如下：

import pandas as pd

# 原DataFrame生成代码
date_rng = pd.date_range(start='1/1/2020', end='12/31/2023', freq='D')
df = pd.DataFrame(date_rng, columns=['date'])

# 定义目标规则：每月第三个周二（WOM-3TUE，3表示第3个，TUE表示周二）
target_freq = 'WOM-3TUE'
# 生成覆盖原DataFrame时间范围的目标日期
target_dates = pd.date_range(start=df['date'].min(), end=df['date'].max(), freq=target_freq)
# 筛选原DataFrame中匹配的日期行
result = df[df['date'].isin(target_dates)]

频率字符串规则说明：

• WOM-NX：N是第几个（1-4），X是工作日缩写（MON/TUE/WED/THU/FRI/SAT/SUN）
• 例如WOM-1MON是每月第一个周一，WOM-4FRI是每月第四个周五

方法二：分组筛选（更灵活） #

如果需要动态指定N值和工作日（比如允许用户输入参数），可以按年月分组后筛选每组内的第N个目标工作日：

def get_nth_weekday(df, n, weekday_code):
    """
    获取每月第n个指定工作日的行
    :param df: 包含date列的DataFrame
    :param n: 第几个（如3表示第三个）
    :param weekday_code: 工作日编码，0=周一，1=周二，...，6=周日
    """
    # 添加年月周期列和星期编码列（临时辅助列）
    df_temp = df.assign(
        year_month=df['date'].dt.to_period('M'),
        weekday=df['date'].dt.weekday
    )
    # 先筛选出目标星期的所有日期
    filtered = df_temp[df_temp['weekday'] == weekday_code]
    # 按年月分组，取每组的第n-1个元素（索引从0开始）
    result = filtered.groupby('year_month').nth(n-1).reset_index(drop=True)
    # 删除临时辅助列
    return result.drop(columns=['year_month', 'weekday'])

# 调用示例：查找2020-2023年间每月第三个周二（n=3，周二对应编码1）
result = get_nth_weekday(df, 3, 1)

性能说明 #

两种方法均基于Pandas的矢量化操作和内部优化逻辑，时间复杂度远低于循环遍历，即使处理数年的日度数据也能快速完成。其中方法一的性能最优，因为直接利用了Pandas的日期生成机制，无需额外分组计算。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者AlanGhalan