Как посчитать рабочие дни между столбцами дат с помощью Polars ⇐ Python

[Anonymous]

У меня есть следующий DataFrame.

Код: Выделить всё

df = pl.from_repr("""
┌────────────┬───────────────┐
│ date       ┆ maturity_date │
│ ---        ┆ ---           │
│ date       ┆ date          │
╞════════════╪═══════════════╡
│ 2000-01-04 ┆ 2000-01-17    │
│ 2000-01-04 ┆ 2000-02-15    │
│ 2000-01-04 ┆ 2000-03-15    │
│ 2000-01-04 ┆ 2000-04-17    │
│ 2000-01-04 ┆ 2000-05-15    │
└────────────┴───────────────┘
""")

Я пытаюсь получить количество рабочих дней между датой и зрелостью_даты (не считая субботы и воскресенья)
Я также хотел бы рассчитать разные дни, которые используют данный календарь, например календарь дат торгов на фондовом рынке, который отличается от обычного календаря.
Я использую этот date_ranges для подсчета рабочих дней, но кажется, что это лишь немного быстрее, чем map_elements

Код: Выделить всё

df.with_columns(
pl.date_ranges("date", "maturity_date")
.list.eval(pl.element().dt.weekday() 

Подробнее здесь: [url]https://stackoverflow.com/questions/77037560/how-to-count-work-days-between-date-columns-with-polars[/url]