如何参考pandas DataFrame中指定工作日列完成日期偏移调整

根据pandas DataFrame中的Unloading point列指定的工作日规则，调整Date列的日期，规则如下：

• 若Unloading point有有效值，返回距离原日期最近的、属于指定星期范围的日期
• 若Unloading point为空，原日期为周末时回滚到最近的周五，工作日保持不变

首先导入pandas库，并定义星期映射关系：

import pandas as pd

# 星期映射对应pandas dt.weekday返回值：0=周一、1=周二、…、6=周日
week_map = {
    'MON': 0,
    'TUE': 1,
    'WED': 2,
    'THU': 3,
    'FRI': 4,
    'SAT': 5,
    'SUN': 6
}

先将日期列转为pandas datetime类型，方便后续计算：

# 示例数据构造，你可以替换为自己的数据源读取代码
data = {
    'Date': ['5/30/2021', '6/11/2021', '6/5/2021', '6/4/2021', '5/27/2021', '5/29/2021', '5/29/2021', '6/6/2021', '6/1/2021', '5/29/2021', '6/1/2021', '7/31/2021', '6/1/2021', '5/26/2021', '6/14/2021', '5/27/2021', '6/15/2021', '5/22/2021', '6/10/2021', '6/24/2021'],
    'Unloading point': ['MON-TUE-WED-THU-FRI', 'MON-TUE-WED-THU-FRI', 'THU', 'THU', 'THU', 'THU', '', 'MON-TUE-WED-THU-FRI', '', 'TUE', '', 'THU', 'WED', 'WED', 'MON-TUE-WED-THU-FRI', 'MON-TUE-WED', 'MON-TUE-WED', 'TUE-WED', 'MON-TUE-WED', 'TUE-FRI']
}
df = pd.DataFrame(data)

# 转换日期格式，format参数根据你实际的日期字符串格式调整
df['Date'] = pd.to_datetime(df['Date'], format='%m/%d/%Y')

定义行处理函数，逐行计算映射后的日期：

def map_workday(row):
    current_date = row['Date']
    unload_rule = row['Unloading point'].strip() if pd.notna(row['Unloading point']) else ''

    # 无指定规则的情况：周末回滚到周五
    if not unload_rule:
        week_day = current_date.weekday()
        if week_day == 5: # 周六
            return current_date - pd.Timedelta(days=1)
        elif week_day == 6: # 周日
            return current_date - pd.Timedelta(days=2)
        return current_date
    
    # 有指定规则的情况：匹配最近的允许星期
    allowed_weekdays = set([week_map[item] for item in unload_rule.split('-')])
    if current_date.weekday() in allowed_weekdays:
        return current_date
    
    # 最多前后查找7天覆盖全星期
    for offset in range(1, 8):
        prev_day = current_date - pd.Timedelta(days=offset)
        prev_valid = prev_day.weekday() in allowed_weekdays
        next_day = current_date + pd.Timedelta(days=offset)
        next_valid = next_day.weekday() in allowed_weekdays

        if prev_valid and not next_valid:
            return prev_day
        if next_valid and not prev_valid:
            return next_day
        # 前后距离相等时优先返回靠前的日期，如需优先靠后交换return顺序即可
        if prev_valid and next_valid:
            return prev_day

将函数应用到DataFrame，生成最终日期：

df['adjusted_date'] = df.apply(map_workday, axis=1)
# 转换为和示例一致的字符串格式输出
df['adjusted_date_str'] = df['adjusted_date'].dt.strftime('%-m/%-d/%Y')

• 若你的原始日期格式不是月/日/年，需要修改pd.to_datetime中的format参数匹配实际格式
• 若需要排除法定节假日，可在函数中添加节假日列表判断逻辑，遇到节假日继续往前/后查找即可
• 前后日期距离相等时，当前默认优先返回更早的日期，可根据需要调整prev_valid and next_valid分支的返回值

内容的提问来源于stack exchange，提问作者SamirJ