pandasのpd.read_csvで土日祝日を除外した当日までの指定期間のデータを作成したい

Question

以下のデータフレームから、以下のように情報を抽出したいです。

• 当日を含め7日間のデータを抽出したい
• 土日祝日を除外する

※6/10を当日と仮定すると、取得したいデータは6/2，3，6，7，8，9，10です。

毎日コードを実行したいので、日付の指定に関しては、(df[] > '20220531')等で毎日入力値を変更するのは避けたいです。
また、土日祝日の情報に関しても、以下で祝日情報を取得し、リスト化して除外しようと考えましたが、上手く動作ができませんでした。

holidays_list = jpholiday.year_holidays(2022)

以下サンプルとしてご利用ください。

# テストデータ
s = """列1,trade_date,product_class,instrument_id,instrument,broker_code,broker_name,item,volume
12,20220610,A,60018,A 2206,11560,G,SELL,181.0
38,20220609,A,90018,A 2209,11560,G,SELL,1.0
56,20220608,AA,60019,AA 2206,11560,G,SELL,395.0
84,20220603,B,60005,B 2206,11560,G,SELL,1895.0
103,20220602,B,90005,B 2209,11560,G,SELL,1179.0
8282,20220531,A,60018,A 2206,11560,G,BUY,153.0
56,20220606,AA,60019,AA 2206,11560,G,BUY,395.0
8282,20220531,A,60018,A 2206,11560,G,SELL,153.0
8305,20220530,AA,10019,AA 2206,11560,G,SELL,8129.0
8345,20220523,B,10005,BB 2206,11560,G,SELL,5708.0
8638,20220522,A,60018,A 2206,11560,G,SELL,556.0
8662,20220521,B,60005,B 2206,11560,G,SELL,5862.0
9995,20220519,A,60018,A 2206,11560,G,SELL,50.00
9996,20220518,AA,90018,AA 2209,11560,G,BUY,150.00"""
df = pd.read_csv(StringIO(s), dtype={'trade_date':str})

ご知見を共有いただければ幸いです。
よろしくお願いします。

Comments

[can110]

- 現状できているまでのコード
- 何が分からないのか？（コード実行「当日」の取得方法から分からないのか？）
- 祝日の除外について、どのようにして、どのようにうまく動作しなかったのか
などを記載ください。

[meg_]

> 上手く動作ができませんでした。
・そのときのコード
・”どう”上手くいかなかったのか？の情報
を質問に追記してください。

Answer 1

##df = pd.read_csv(StringIO(s), dtype={'trade_date':str})
df = pd.read_csv(StringIO(s), parse_dates=['trade_date'])

import numpy as np

N = -7
holidays_list = [i for i, _ in jpholiday.year_holidays(2022)]
diff = np.busday_count(
    np.repeat(pd.Timestamp.now().date(), df['trade_date'].size).astype('datetime64[D]'),
    df['trade_date'].values.astype('datetime64[D]'),
    holidays=holidays_list)

print(df.query('@N < @diff <= 0'))
#print(df[(diff>N)&(diff<=0)])

#
   列1 trade_date product_class  instrument_id  ... broker_code  broker_name  item  volume
0   12 2022-06-10             A          60018  ...       11560            G  SELL   181.0
1   38 2022-06-09             A          90018  ...       11560            G  SELL     1.0
2   56 2022-06-08            AA          60019  ...       11560            G  SELL   395.0
3   84 2022-06-03             B          60005  ...       11560            G  SELL  1895.0
6   56 2022-06-06            AA          60019  ...       11560            G   BUY   395.0

[5 rows x 9 columns]