如何从DataFrame日期索引中提取每年7月的最后一个工作日？

以下是针对不同场景的实现方案，逻辑简洁且覆盖你提到的所有情况：

核心思路 #

1. 先筛选出索引中所有7月的日期；
2. 按年份分组，每组取最大日期（即该年7月在序列中存在的最后一个工作日）；
3. 自动跳过无7月日期的年份，仅保留有数据的年份结果。

代码实现 #

假设你的DataFrame名为df，且索引是datetime类型：

import pandas as pd

# 确保索引是datetime类型（如果还不是的话）
df.index = pd.to_datetime(df.index)

# 先对索引排序，确保取到的是最后一个日期（可选，但推荐）
df = df.sort_index()

# 筛选7月的日期
july_indices = df.index[df.index.month == 7]

# 按年份分组，提取每组的最大日期
last_july_workdays = july_indices.groupby(july_indices.year).max()

场景验证 #

• 覆盖2017-2022且每年7月有数据：分组后会得到6个年份对应的最后一个7月工作日；
• 某年份无7月数据（如2021年）：该年份会被自动排除，结果仅包含5个日期；
• 仅含2021年7月1日：分组后仅返回该日期。

补充说明 #

如果你的日期序列中包含非工作日（但你只需要工作日），可以先过滤掉非工作日再执行上述步骤：

# 先筛选工作日（周一至周五）
workday_indices = df.index[df.index.weekday < 5]
# 再筛选7月的工作日
july_workdays = workday_indices[workday_indices.month == 7]
# 分组取最大日期
last_july_workdays = july_workdays.groupby(july_workdays.year).max()

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Haikal Yeo