如何配置pandas.date_range的freq参数生成指定工作日的DatetimeIndex？

要生成2023年所有周一和周四的DatetimeIndex，有两种高效的实现方式：

方法1：分别生成后合并排序 #

直接用pd.date_range分别生成周一和周四的日期序列，再合并排序：

import pandas as pd

start = "2023-01-01"
end = "2023-12-31"

# 生成全年所有周一
mondays = pd.date_range(start, end, freq="W-MON")
# 生成全年所有周四
thursdays = pd.date_range(start, end, freq="W-THU")
# 合并两个序列并排序
target_dates = mondays.union(thursdays).sort_values()

方法2：自定义工作日频率（更优雅） #

利用pandas.offsets.CustomBusinessDay定义只包含周一和周四的工作日规则，直接生成目标序列：

import pandas as pd

# 自定义仅包含周一、周四的工作日频率
custom_freq = pd.offsets.CustomBusinessDay(weekmask="Mon Thu")
start = "2023-01-01"
end = "2023-12-31"

# 生成目标DatetimeIndex
target_dates = pd.date_range(start, end, freq=custom_freq)

关键说明 #

• freq="W-MON"表示每周一的频率，W-THU表示每周四的频率；
• weekmask参数接受空格分隔的星期缩写（Mon/Tue/Wed/Thu/Fri/Sat/Sun），用于指定需要保留的工作日；
• 两种方法最终都会返回排序后的DatetimeIndex对象，可直接用于后续数据分析。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Rebel