Дельта времени года, за исключением определенных дней

Question

Я делаю карту тепла, которая имеет название компании по оси x, месяцы по оси Y и заштрихованные области как количество вызовов.

Я беру кусочек данных из базы данных за последний год, чтобы создать карту тепла. Однако это означает, что если вы наведите курсор на текущий месяц, скажем, например, сегодня, 13 июля, вы получите звонки с 1 по 13 июля этого года, а звонки с 13 по 31 июля с прошлого года добавлены вместе. В текущем месяце я хочу только показывать звонки с 1 по 13 июля.

#This section selects the last year of data 
# convert strings to datetimes 
df['recvd_dttm'] = pd.to_datetime(df['recvd_dttm']) 

#Only retrieve data before now (ignore typos that are future dates) 
mask = df['recvd_dttm'] <= datetime.datetime.now() 
df = df.loc[mask] 
# get first and last datetime for final week of data 

range_max = df['recvd_dttm'].max() 
range_min = range_max - datetime.timedelta(days=365) 

# take slice with final week of data 
df = df[(df['recvd_dttm'] >= range_min) & 
       (df['recvd_dttm'] <= range_max)] 

Answer 1

pd.tseries.offsets.MonthEnd() Для достижения вашей цели вы можете использовать pd.tseries.offsets.MonthEnd().

import pandas as pd 
import numpy as np 
import datetime as dt 

np.random.seed(0) 
val = np.random.randn(600) 
date_rng = pd.date_range('2014-01-01', periods=600, freq='D') 

df = pd.DataFrame(dict(dates=date_rng,col=val)) 
print(df) 

     col  dates 
0 1.7641 2014-01-01 
1 0.4002 2014-01-02 
2 0.9787 2014-01-03 
3 2.2409 2014-01-04 
4 1.8676 2014-01-05 
5 -0.9773 2014-01-06 
6 0.9501 2014-01-07 
7 -0.1514 2014-01-08 
8 -0.1032 2014-01-09 
9 0.4106 2014-01-10 
..  ...  ... 
590 0.5433 2015-08-14 
591 0.4390 2015-08-15 
592 -0.2195 2015-08-16 
593 -1.0840 2015-08-17 
594 0.3518 2015-08-18 
595 0.3792 2015-08-19 
596 -0.4700 2015-08-20 
597 -0.2167 2015-08-21 
598 -0.9302 2015-08-22 
599 -0.1786 2015-08-23 

[600 rows x 2 columns] 


print(df.dates.dtype) 
datetime64[ns] 


datetime_now = dt.datetime.now() 
datetime_now_month_end = datetime_now + pd.tseries.offsets.MonthEnd(1) 

print(datetime_now_month_end) 
2015-07-31 03:19:18.292739 


datetime_start = datetime_now_month_end - pd.tseries.offsets.DateOffset(years=1) 

print(datetime_start) 
2014-07-31 03:19:18.292739 


print(df[(df.dates > datetime_start) & (df.dates < datetime_now)]) 

     col  dates 
212 0.7863 2014-08-01 
213 -0.4664 2014-08-02 
214 -0.9444 2014-08-03 
215 -0.4100 2014-08-04 
216 -0.0170 2014-08-05 
217 0.3792 2014-08-06 
218 2.2593 2014-08-07 
219 -0.0423 2014-08-08 
220 -0.9559 2014-08-09 
221 -0.3460 2014-08-10 
..  ...  ... 
550 0.1639 2015-07-05 
551 0.0963 2015-07-06 
552 0.9425 2015-07-07 
553 -0.2676 2015-07-08 
554 -0.6780 2015-07-09 
555 1.2978 2015-07-10 
556 -2.3642 2015-07-11 
557 0.0203 2015-07-12 
558 -1.3479 2015-07-13 
559 -0.7616 2015-07-14 

[348 rows x 2 columns]