我有一个日期索引 (d-m-y) 的数据框。我想创建一个二进制特征列，表示某个日期是否是该月的第二个星期六。
到目前为止我得到的是:
def get_second_true(x):
second = None
for index, is_true in enumerate(x):
if is_true and second is None:
return index
if is_true and second is not None:
second = True
second_saturdays = df.groupby(['month', 'year']).apply(
lambda x: x.index.weekday == 6
).apply(get_second_true)
我无法将其恢复到与原始数据框索引相关的系列中，使得每一行都有一个标签，表明是否是第二个星期六。
这感觉很常见，但我找不到用于执行此类操作的术语。我看过 unstack 和 reset_index 但我对它们的理解不够深入，不知道是否可以使用它们来完成，或者是否甚至需要多级索引全部。
请您参考如下方法:
像 WOM-2SUN (Week-Of-Month: 2nd Sunday) 这样的 pandas 中有一个特殊的频率，所以你可以这样做:
In [88]: df = pd.DataFrame({'date':pd.date_range('2000-01-01', periods=365)})
In [89]: df
Out[89]:
date
0 2000-01-01
1 2000-01-02
2 2000-01-03
3 2000-01-04
4 2000-01-05
5 2000-01-06
6 2000-01-07
7 2000-01-08
8 2000-01-09
9 2000-01-10
.. ...
355 2000-12-21
356 2000-12-22
357 2000-12-23
358 2000-12-24
359 2000-12-25
360 2000-12-26
361 2000-12-27
362 2000-12-28
363 2000-12-29
364 2000-12-30
[365 rows x 1 columns]
In [90]: df.loc[df.date.isin(pd.date_range(start=df.date.min(), end=df.date.max(), freq='WOM-2SUN'))]
Out[90]:
date
8 2000-01-09
43 2000-02-13
71 2000-03-12
99 2000-04-09
134 2000-05-14
162 2000-06-11
190 2000-07-09
225 2000-08-13
253 2000-09-10
281 2000-10-08
316 2000-11-12
344 2000-12-10
更新: 从 Pandas 0.20.1 开始 the .ix indexer is deprecated, in favor of the more strict .iloc and .loc indexers .
