如何实现每月前6个工作日（周一至周五）的标记功能

我们要实现的效果为：仅将每月周一至周五的前6个工作日标记为True，其余日期（含周末、当月第7个及以后的工作日）标记为False，该方案验证2021年11月场景时，11月1-5日为前5个工作日标记为True，6-7日为周末标记为False，11月8日为第6个工作日标记为True，后续日期全部为False，和你给出的示例完全匹配。

Excel 公式实现 #

假设你的日期数据存储在A列，从A2行开始写入日期，在B2单元格输入如下公式，下拉填充即可：
=AND(WEEKDAY(A2,2)<=5,NETWORKDAYS(EOMONTH(A2,-1)+1,A2)<=6)

• 公式逻辑说明：
  • WEEKDAY(A2,2)<=5：判断当前日期是否为周一到周五的工作日，参数为2时周一返回1、周日返回7
  • NETWORKDAYS(EOMONTH(A2,-1)+1,A2)<=6：计算从当月第一天到当前日期的工作日累计数量，判断是否小于等于6
  • 两个条件同时满足时返回True，否则返回False

Python Pandas 实现 #

如果是用Python处理批量日期数据，可以用如下代码实现：

import pandas as pd

# 1. 首先将日期列转为pandas日期类型，df为你的原始数据框，date为日期列名
df['date'] = pd.to_datetime(df['date'])
# 2. 先判断日期是否为工作日（周一到周五对应weekday返回0-4，周六周日为5-6）
df['is_workday'] = df['date'].dt.weekday <= 4
# 3. 按月份分组，对每个月的工作日做累计求和，前6个标记为True
df['FlagDate'] = df.groupby(df['date'].dt.to_period('M'))['is_workday'].cumsum() <= 6
# 4. 所有非工作日统一设置为False
df.loc[~df['is_workday'], 'FlagDate'] = False

运行后FlagDate列就是你需要的标记结果。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Kair0