如何用Pandas筛选DataFrame中每月最后一个工作日的数据

核心思路 #

用Pandas内置的BMonthEnd日期偏移量，直接计算每条记录所属月份的最后一个工作日，再筛选出日期与该值完全匹配的行即可。

具体操作步骤 #

• 确保日期列格式正确
  如果你的date列还不是datetime64类型，先做转换：

  df['date'] = pd.to_datetime(df['date'])
  

• 添加当月最后工作日列
  利用BMonthEnd(0)把每个日期调整到其所在月份的最后一个工作日，生成新列：

  from pandas.tseries.offsets import BMonthEnd
  
  df['month_last_bday'] = df['date'] + BMonthEnd(0)
  

• 筛选目标记录
  只保留date和month_last_bday相等的行，最后可以删掉辅助列：

  filtered_df = df[df['date'] == df['month_last_bday']].drop(columns='month_last_bday')
  

示例验证 #

拿你提到的2022年7、8月数据测试：

import pandas as pd
from pandas.tseries.offsets import BMonthEnd

# 构造测试数据
sample_data = {
    'date': ['2022-07-25', '2022-07-29', '2022-08-28', '2022-08-31', '2022-09-02'],
    'data_col': [1, 2, 3, 4, 5]
}
df = pd.DataFrame(sample_data)
df['date'] = pd.to_datetime(df['date'])

# 执行筛选
df['month_last_bday'] = df['date'] + BMonthEnd(0)
filtered_df = df[df['date'] == df['month_last_bday']].drop(columns='month_last_bday')
print(filtered_df)

输出结果：

date  data_col
1 2022-07-29         2
3 2022-08-31         4

完全符合预期。

额外说明 #

• 如果某月份的最后工作日在你的数据里没有对应记录，该月份不会出现在结果中
• 默认BMonthEnd遵循美国节假日规则，要是需要适配国内或其他地区的工作日，可结合pandas.tseries.holiday自定义节假日日历

内容的提问来源于stack exchange，提问作者darkuss