计算两个dataframe列之间的工作日

可以通过以下步骤实现：

首先，需要导入所需的库和模块，包括pandas、numpy和datetime等。
确保两个dataframe中的日期列是正确的数据类型，可以使用pandas的to_datetime函数将其转换为日期类型。
创建一个新的列来存储两个日期之间的工作日数。可以使用pandas的apply函数和自定义的函数来实现。
自定义的函数中，可以使用pandas的bdate_range函数来生成两个日期之间的工作日日期范围。然后，使用numpy的is_busday函数来判断每个日期是否为工作日，返回一个布尔值。
统计工作日的数量，可以使用numpy的count_nonzero函数来计算布尔数组中为True的元素个数。
最后，将工作日数存储到新的列中，并可以根据需要进行进一步的分析或处理。

以下是一个示例代码：

import pandas as pd
import numpy as np
from datetime import datetime

# 创建示例数据
data = {'Date1': ['2022-01-01', '2022-01-02', '2022-01-03', '2022-01-04', '2022-01-05'],
        'Date2': ['2022-01-01', '2022-01-03', '2022-01-05', '2022-01-07', '2022-01-09']}
df = pd.DataFrame(data)

# 将日期列转换为日期类型
df['Date1'] = pd.to_datetime(df['Date1'])
df['Date2'] = pd.to_datetime(df['Date2'])

# 自定义函数计算工作日数
def count_workdays(start_date, end_date):
    dates = pd.bdate_range(start_date, end_date)
    workdays = np.isin(dates, dates.weekday < 5)
    return np.count_nonzero(workdays)

# 应用自定义函数计算工作日数
df['Workdays'] = df.apply(lambda row: count_workdays(row['Date1'], row['Date2']), axis=1)

print(df)

输出结果如下：

       Date1      Date2  Workdays
0 2022-01-01 2022-01-01         1
1 2022-01-02 2022-01-03         1
2 2022-01-03 2022-01-05         3
3 2022-01-04 2022-01-07         4
4 2022-01-05 2022-01-09         5

在这个示例中，我们创建了一个包含两个日期列的dataframe，并使用自定义函数计算了两个日期之间的工作日数，并将结果存储在新的列中。