python计算时间差（排除非工作日）

python pandas模块计算时间差（排除非工作日）
所需调用以下包

import numpy as np
import pandas as pd
import csv
import datetime
from dateutil.parser import parse

1.读取csv文件
shixiao_data = pd.read_csv(’/soft/data/case_data/shixiao_test.csv’,encoding=‘gbk’)
2.创建非工作日日期集合
nonworkday = [‘2020-01-01’, ‘2020-01-04’, ‘2020-01-05’, ‘2020-01-11’, ‘2020-01-12’, ‘2020-01-18’, ‘2020-01-24’, ‘2020-01-25’, ‘2020-01-26’, ‘2020-01-27’, ‘2020-01-28’, ‘2020-01-29’, ‘2020-01-30’, ‘2020-02-02’, ‘2020-02-08’, ‘2020-02-09’, ‘2020-02-15’, ‘2020-02-16’, ‘2020-02-22’, ‘2020-02-23’, ‘2020-02-29’, ‘2020-03-01’, ‘2020-03-07’, ‘2020-03-08’, ‘2020-03-14’, ‘2020-03-15’, ‘2020-03-21’, ‘2020-03-22’, ‘2020-03-28’, ‘2020-03-29’, ‘2020-04-04’, ‘2020-04-05’, ‘2020-04-06’, ‘2020-04-11’, ‘2020-04-12’, ‘2020-04-18’, ‘2020-04-19’, ‘2020-04-25’, ‘2020-05-01’]
3.计算某一段时间非工作日个数自定义函数：
输入t1,t2,对非工作日集合进行遍历判断

def nonworkday_cnt(created_time, last_second_audit_time):nonworkday_set = [] create_day = created_time[:10]last_second_audit_day = last_second_audit_time[:10]for day in nonworkday:if ((day >= create_day) & (day <= last_second_audit_day)):nonworkday_set.append(day)return(len(nonworkday_set))

#到这一步可以注册udf函数，在spark中调用（spark.udf.register(‘nonworkday_cnt’,nonworkday_cnt,LongType()))

SELECT *, nonworkday_cnt(t1,t2) AS nonworkday_cnt
FROM ***

此处今天介绍纯python 处理数据
4.pandas读取csv文件
（1） lambda函数调用计算某一段时间非工作日个数自定义函数：

shixiao_data['nonworkday_cnt'] = shixiao_data['level_0'].apply(lambda x: nonworkday_cnt(shixiao_data.created_time[x], shixiao_data.last_second_audit_time[x]))

（2）计算t1,t2时间差，运用total_seconds函数实现：

shixiao_data['total_timediff'] = shixiao_data['level_0'].apply(lambda x: (parse(shixiao_data.last_second_audit_time[x]) - parse(shixiao_data.created_time[x])).total_seconds())
print(shixiao_data)

（3）排除非工作日时间差 =（总时间差 - 非工作日天数*24*60 ）

shixiao_data['real_timediff'] = shixiao_data['level_0'].apply(lambda x: (shixiao_data.total_timediff[x] - shixiao_data.nonworkday_cnt[x]*24*60*60)/60/60)
print(shixiao_data)

以某一列为维度计算平均值：

shixiao_data["real_timediff_avg"] = shixiao_data['real_timediff'].mean()
print('总时效')
print(shixiao_data.real_timediff_avg[1])

That’s all,thanks!!!

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