如何将DataFrame行值作为字典键传入np.busday_count假期参数

你触发报错的核心原因是holidays字典只能接受单个可哈希的字符串作为键取值，而你直接传入了整列df.Country这个Series序列，属于不可哈希的多值结构，自然无法完成取值。

使用pandas的groupby按国家列分组运算，每个国家的所有数据统一调用一次np.busday_count并传入对应国家的假期列表，全程为向量化运算，性能远高于逐行遍历：

import numpy as np
import pandas as pd

# 提前统一转换日期格式，避免重复计算开销
df['Date_Open'] = df['Date_Open'].astype('datetime64[D]')
today = np.datetime64('today')

# 按国家分组计算工作日数
df['Aging'] = df.groupby('Country', group_keys=False).apply(
    lambda group: np.busday_count(
        group['Date_Open'],
        today,
        holidays=holidays.get(group.name, [])
    )
)

代码说明 #

• group.name为当前分组对应的国家代码，直接作为键从holidays字典取对应国家的假期列表
• 用holidays.get(group.name, [])做兼容处理，如果某国家不在你的假期字典配置中，默认传入空列表（即无额外假期），避免抛出KeyError
• 该方案仅需要按国家的数量调用np.busday_count，即使数据量达到百万级也能快速完成计算

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Juan Rodrigues