我已经从205MB的CSV（约110万行乘15列）创建了pandas数据框。它包含一个称为starttimedtype的列object（更确切地说是一个字符串）。格式如下：7/1/2015 00:00:03。
我想从此pandas数据框创建两个新的数据框。一个应包含与周末日期对应的所有行，另一个应包含与工作日日期对应的所有行。
周末日期是：
weekends = ['7/4/2015', '7/5/2015', '7/11/2015', '7/12/2015',
'7/18/2015', '7/19/2015', '7/25/2015', '7,26/2015']
我试图将字符串转换为datetime（pd.to_datetime），以期使值更易于解析，但是当我将其挂起的时间太长时，我最终重新启动了几次内核。
然后，我决定用来df["date"], df["time"] = zip(*df['starttime'].str.split(' ').tolist())在原始数据帧中创建两个新列（一个用于日期，一个用于时间）。接下来，我想我将使用布尔测试将dateasTrue和其他所有周末记录（根据新字段）“标记” ，False并创建另一个包含这些值的列，然后就可以将Trueand分组False。
例如，test1 = bikes['date'] == '7/1/2015'返回True所有2015年7月1日值的返回值，但是我无法弄清楚如何遍历其中的所有项，weekends以便获得True所有周末的日期。我试过了，打破了Python（再次挂了）：
for i in weekends:
for k in df['date']:
test2 = df['date'] == i
我将不胜感激（使用我的逻辑和我的代码）。
首先，创建一个带有1.1m行的字符串时间戳记的DataFrame：
df = pd.DataFrame({'date': ['7/1/2015 00:00:03', '7/1/2015 00:00:04'] * 550000})
接下来，您可以将它们简单地转换为Pandas时间戳，如下所示：
df['ts'] = pd.to_datetime(df.date)
此操作仅用了不到两分钟的时间。但是，如果指定格式，则花费了不到7秒的时间：
df['ts'] = pd.to_datetime(df.date, format='%m/%d/%Y %H:%M:%S')
现在，可以很容易地按如下步骤设置周末标记（大约花费了3秒钟）：
df['weekend'] = [d.weekday() >= 5 for d in df.ts]
最后，很容易将您的DataFrame子集化，这几乎不需要时间：
df_weekdays = df.loc[~df.weekend, :]
df_weekends = df.loc[df.weekend, :]
周末标志是用来帮助解释发生了什么。您可以简化如下：
df_weekdays = df.loc[df.ts.apply(lambda ts: ts.weekday() < 5), :]
df_weekends = df.loc[df.ts.apply(lambda ts: ts.weekday() >= 5), :]
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