2つの日時インデックスをフィルタリングする方法は？

Question

私は2つのdatetimeインデックスを持っています.1つは、営業日のdate_rangeであり、もう1つは休日のリストです。

休日のリストを開始日と終了日でフィルタリングします。しかし、今私はそれらに参加し、重複（休日と取引日の両方が存在する）を削除する必要があります。

最後に、daterangeを書式設定された文字列、つまりyyyy_mm_ddのリストに変換する必要があります。これを後で繰り返すことができます。ここで

は、これまでの私のコードです：

import datetime 
import pandas as pd 
from pandas.tseries.holiday import AbstractHolidayCalendar, Holiday, nearest_workday, \ 
    USMartinLutherKingJr, USPresidentsDay, GoodFriday, USMemorialDay, \ 
    USLaborDay, USThanksgivingDay 

class USTradingCalendar(AbstractHolidayCalendar): 
    rules = [ 
     Holiday('NewYearsDay', month=1, day=1, observance=nearest_workday), 
     USMartinLutherKingJr, 
     USPresidentsDay, 
     GoodFriday, 
     USMemorialDay, 
     Holiday('USIndependenceDay', month=7, day=4, observance=nearest_workday), 
     USLaborDay, 
     USThanksgivingDay, 
     Holiday('Christmas', month=12, day=25, observance=nearest_workday) 
    ] 

def get_trading_close_holidays(year): 
    inst = USTradingCalendar() 
    return inst.holidays(datetime.datetime(year-1, 12, 31), 
         datetime.datetime(year, 12, 31)) 

start_date = "2017_07_01" 
end_date = "2017_08_31" 

start_date = datetime.datetime.strptime(start_date,"%Y_%m_%d").date() 
end_date = datetime.datetime.strptime(end_date,"%Y_%m_%d").date() 

date_range = pd.bdate_range(start = start_date, end = end_date, name = 
          "trading_days") 
holidays = get_trading_close_holidays(start_date.year) 
holidays = holidays.where((holidays.date > start_date) & 
          (holidays.date < end_date)) 
holidays = holidays.dropna(how = 'any') 
date_range = date_range.where(~(date_range.trading_days.isin(holidays))) 

Answer 1

は、ブール条件によるフィルタリングを考えてみましょう：

date_range = date_range[date_range.date != holidays.date] 
print(date_range) # ONE HOLIDAY 2017-07-04 DOES NOT APPEAR 

# DatetimeIndex(['2017-07-03', '2017-07-05', '2017-07-06', '2017-07-07', 
#    '2017-07-10', '2017-07-11', '2017-07-12', '2017-07-13', 
#    '2017-07-14', '2017-07-17', '2017-07-18', '2017-07-19', 
#    '2017-07-20', '2017-07-21', '2017-07-24', '2017-07-25', 
#    '2017-07-26', '2017-07-27', '2017-07-28', '2017-07-31', 
#    '2017-08-01', '2017-08-02', '2017-08-03', '2017-08-04', 
#    '2017-08-07', '2017-08-08', '2017-08-09', '2017-08-10', 
#    '2017-08-11', '2017-08-14', '2017-08-15', '2017-08-16', 
#    '2017-08-17', '2017-08-18', '2017-08-21', '2017-08-22', 
#    '2017-08-23', '2017-08-24', '2017-08-25', '2017-08-28', 
#    '2017-08-29', '2017-08-30', '2017-08-31'], 
#    dtype='datetime64[ns]', name='trading_days', freq=None) 

と文字列型の配列にdatetime型のインデックスを変換するastype()を使用して、でもtostring()リスト変換のために：

strdates = date_range.date.astype('str').tolist() 
print(strdates) 

# ['2017-07-03', '2017-07-05', '2017-07-06', '2017-07-07', '2017-07-10', 
# '2017-07-11', '2017-07-12', '2017-07-13', '2017-07-14', '2017-07-17', 
# '2017-07-18', '2017-07-19', '2017-07-20', '2017-07-21', '2017-07-24', 
# '2017-07-25', '2017-07-26', '2017-07-27', '2017-07-28', '2017-07-31', 
# '2017-08-01', '2017-08-02', '2017-08-03', '2017-08-04', '2017-08-07', 
# '2017-08-08', '2017-08-09', '2017-08-10', '2017-08-11', '2017-08-14', 
# '2017-08-15', '2017-08-16', '2017-08-17', '2017-08-18', '2017-08-21', 
# '2017-08-22', '2017-08-23', '2017-08-24', '2017-08-25', '2017-08-28', 
# '2017-08-29', '2017-08-30', '2017-08-31']