Python numpy busday_offset用法及代码示例

本文简要介绍 python 语言中 numpy.busday_offset 的用法。

用法:

numpy.busday_offset(dates, offsets, roll='raise', weekmask='1111100', holidays=None, busdaycal=None, out=None)

首先根据 roll 规则将日期调整为有效日期，然后将偏移量应用于以有效天数计算的给定日期。

参数：

dates： 类似 datetime64[D] 的数组

要处理的日期数组。

offsets： int的数组

使用 dates 广播的偏移量数组。

roll： {‘raise’, ‘nat’, ‘forward’, ‘following’, ‘backward’, ‘preceding’, ‘modifiedfollowing’, ‘modifiedpreceding’}，可选

如何处理不属于有效日期的日期。默认值为‘raise’。

• ‘raise’ 表示为无效的一天引发异常。

• ‘nat’ 表示返回无效日期的 NaT (not-a-time)。

• ‘forward’和‘following’的意思是取第一个有效日的时间晚一些。

• ‘backward’和‘preceding’表示提前取第一个有效日的时间。

• ‘modifiedfollowing’ 表示将第一个有效日期的时间推迟，除非它跨越月份边界，在这种情况下，将第一个有效日期提前。

• ‘modifiedpreceding’ 表示提前取第一个有效日期，除非它跨越月份边界，在这种情况下取第一个有效日期的时间稍晚。

weekmask： str 或 数组 的 bool，可选

一个 seven-element 数组，指示周一到周日中的哪一天是有效日期。可以指定为 length-seven 列表或数组，如 [1,1,1,1,1,0,0]； length-seven 字符串，例如 ‘1111100’；或类似“Mon Tue Wed Thu Fri”的字符串，由工作日的 3 个字符缩写组成，可选用空格分隔。有效缩写为： Mon Tue Wed Thu Fri Sat Sun

holidays： 类似 datetime64[D] 的数组，可选

被视为无效日期的日期数组。它们可以按任何顺序指定，而NaT (not-a-time) 日期将被忽略。此列表以适合快速计算有效天数的规范化形式保存。

busdaycal： busdaycalendar，可选

指定有效日期的 busdaycalendar 对象。如果提供此参数，则不能提供 weekmask 和假期。

out： datetime64[D] 数组，可选

如果提供，此数组将填充结果。

返回：

out： datetime64[D] 数组

一个具有来自广播dates 和offsets 的形状的数组，其中包含应用了偏移的日期。

例子：

>>> # First business day in October 2011 (not accounting for holidays)
... np.busday_offset('2011-10', 0, roll='forward')
numpy.datetime64('2011-10-03')
>>> # Last business day in February 2012 (not accounting for holidays)
... np.busday_offset('2012-03', -1, roll='forward')
numpy.datetime64('2012-02-29')
>>> # Third Wednesday in January 2011
... np.busday_offset('2011-01', 2, roll='forward', weekmask='Wed')
numpy.datetime64('2011-01-19')
>>> # 2012 Mother's Day in Canada and the U.S.
... np.busday_offset('2012-05', 1, roll='forward', weekmask='Sun')
numpy.datetime64('2012-05-13')

>>> # First business day on or after a date
... np.busday_offset('2011-03-20', 0, roll='forward')
numpy.datetime64('2011-03-21')
>>> np.busday_offset('2011-03-22', 0, roll='forward')
numpy.datetime64('2011-03-22')
>>> # First business day after a date
... np.busday_offset('2011-03-20', 1, roll='backward')
numpy.datetime64('2011-03-21')
>>> np.busday_offset('2011-03-22', 1, roll='backward')
numpy.datetime64('2011-03-23')