嘿，这个问题我熟！要计算每个月的工作日天数（排除周六周日），你已经有了每个月的起始日期和下个月的起始日期，刚好可以用pandas的bdate_range来搞定——这玩意儿专门用来生成工作日日期范围，完美匹配你的需求。

核心思路 #

pd.bdate_range()会自动生成两个日期之间的所有工作日（默认跳过周六周日），我们只需要用这个函数生成当月的工作日范围，再统计它的长度就是当月的工作日天数了。因为你的Signin Date Shifted是下个月的第一天，所以需要把它减一天，得到当月的最后一天，作为日期范围的结束点。

具体实现代码 #

假设你的df2已经有了Signin Date和Signin Date Shifted两列，直接用apply函数就能快速计算：

import pandas as pd

# 计算每个月的工作日天数
df2['Workdays'] = df2.apply(
    lambda row: len(pd.bdate_range(
        start=row['Signin Date'],
        end=row['Signin Date Shifted'] - pd.Timedelta(days=1)
    )),
    axis=1
)

示例验证 #

比如我们用几个测试月份来跑一下：

# 构造示例数据
data = {'Signin Date': pd.to_datetime(['2023-01-01', '2023-02-01', '2023-03-01'])}
df2 = pd.DataFrame(data)
df2['Signin Date Shifted'] = df2['Signin Date'] + pd.DateOffset(months=1)

# 计算工作日
df2['Workdays'] = df2.apply(
    lambda x: len(pd.bdate_range(start=x['Signin Date'], end=x['Signin Date Shifted'] - pd.Timedelta(days=1))),
    axis=1
)

print(df2)

输出结果会是：

Signin Date Signin Date Shifted  Workdays
0  2023-01-01          2023-02-01        22
1  2023-02-01          2023-03-01        20
2  2023-03-01          2023-04-01        23

进阶：排除法定节假日 #

如果还需要排除法定节假日，只需要给bdate_range加上holidays参数就行。比如定义你的节假日列表，然后传入：

# 示例节假日（根据你的实际需求调整）
holidays = pd.to_datetime(['2023-01-02', '2023-01-16'])

df2['Workdays'] = df2.apply(
    lambda row: len(pd.bdate_range(
        start=row['Signin Date'],
        end=row['Signin Date Shifted'] - pd.Timedelta(days=1),
        holidays=holidays
    )),
    axis=1
)

这样计算出来的天数就会同时排除周末和指定的节假日啦。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者scarecrow