我有以下代码：
import pandas as pd
from pandas import datetime
from pandas import DataFrame as df
import matplotlib
from pandas_datareader import data as web
import matplotlib.pyplot as plt
import datetime
import numpy as np
stock = '^GSPC'
start = datetime.date(2000,1,1)
end = datetime.date.today()
data = web.DataReader(stock, 'yahoo',start, end)
data.index = pd.to_datetime(data.index, format ='%Y-%m-%d')
data['Day Name'] = data.index.weekday_name
data.set_index('day',append=True,inplace=True)
data.set_index('Day Name', append=True, inplace=True)
data['pct_day']= data['Adj Close'].pct_change()
df = data.groupby(['Day Name']).mean()
df = df.drop( index=['Saturday','Sunday'])
df = df.reindex(['Monday', 'Tuesday', 'Wednesday', 'Thursday', 'Friday'])
我需要在这里做的是，无论输入什么日期，都应仅从最近的星期一开始接受该数据，在此之前不接受任何数据。在此感谢您的任何帮助。
您可以先Monday使用删除值Series.eq，Series.cumsum然后使用不等于的0方式获得所有行Series.ne：
data['Day Name'] = data.index.weekday_name
data = data[data['Day Name'].eq('Monday').cumsum().ne(0)].copy()
data.set_index('day',append=True,inplace=True)
另一个想法是使用Series.idxmax第一个索引值并传递给DataFrame.loc，仅Monday在数据中至少需要一个：
data['Day Name'] = data.index.weekday_name
data = data.loc[data['Day Name'].eq('Monday').idxmax():]
data.set_index('day',append=True,inplace=True)
样品：
rng = pd.date_range('2017-04-01', periods=10)
data = pd.DataFrame({'a': range(10)}, index=rng)
data['Day Name'] = data.index.weekday_name
data = data[data['Day Name'].eq('Monday').cumsum().ne(0)].copy()
print (data)
a Day Name
2017-04-03 2 Monday
2017-04-04 3 Tuesday
2017-04-05 4 Wednesday
2017-04-06 5 Thursday
2017-04-07 6 Friday
2017-04-08 7 Saturday
2017-04-09 8 Sunday
2017-04-10 9 Monday
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