Dateoffsets是用於Pandas中日期範圍的標準日期增量。就我們傳入的關鍵字args而言,它的工作方式與relativedelta完全相同。DateOffets的工作方式如下,每個偏移量指定一組符合DateOffset的日期。例如,“ Bday”將此集合定義為工作日的日期集合(M-F)。
可以創建DateOffsets以將日期向前移動給定數量的有效日期。例如,可以將Bday(2)添加到日期以將其向前移動兩個工作日。如果日期不是從有效日期開始,則首先將其移動到有效日期,然後創建偏移量。
Pandas tseries.offsets.CustomBusinessHour.rollforward()
函數僅在不使用偏移量時才將提供的日期前滾到下一個偏移量。
用法: pandas.tseries.offsets.CustomBusinessHour.rollforward(dt)
參數:
dt:日期
返回值:前滾
示例1:采用pandas.tseries.offsets.CustomBusinessHour.rollforward()
函數將提供的日期向前滾動(如果它不偏移)。
# importing pandas as pd
import pandas as pd
# Creating Timestamp
ts = pd.Timestamp('2019-4-23 11:15:00')
# Create an offset
cbh = pd.tseries.offsets.CustomBusinessHour(n = 2, weekmask = 'Mon Tue Wed Thu',
start ='12:00')
# Print the Timestamp
print(ts)
# Print the Offset
print(cbh)
輸出:
現在,我們將偏移量添加到給定的timestamp對象中,以增加datetime值。我們還將檢查給定的日期是否在偏移量上。如果不是,那麽我們會將給定日期前滾至下一個偏移量。
# Adding the offset to the given timestamp
new_timestamp = ts + cbh
# Print the updated timestamp
print(new_timestamp)
# roll forward if not on offset
result = cbh.rollforward(pd.Timestamp('2019-4-28 11:15:00'))
# print the result
print(result)
輸出:
從輸出中可以看到,我們已經成功創建了一個偏移並將其添加到給定的時間戳中。我們還將日期前滾至下一個偏移量。
示例2:采用pandas.tseries.offsets.CustomBusinessHour.rollforward()
函數將提供的日期向前滾動(如果它不偏移)。
# importing pandas as pd
import pandas as pd
# Creating Timestamp
ts = pd.Timestamp('2019-4-23 11:15:00')
# Create an offset
cbh = pd.tseries.offsets.CustomBusinessHour(start ='07:00', end ='14:00')
# Print the Timestamp
print(ts)
# Print the Offset
print(cbh)
輸出:
現在,我們將偏移量添加到給定的timestamp對象中,以增加datetime值。我們還將檢查給定的日期是否在偏移量上。如果不是,那麽我們會將給定日期前滾至下一個偏移量。
# Adding the offset to the given timestamp
new_timestamp = ts + cbh
# Print the updated timestamp
print(new_timestamp)
# roll forward if not on offset
result = cbh.rollforward(pd.Timestamp('2019-4-28 11:15:00'))
# print the result
print(result)
輸出:
從輸出中可以看到,我們已經成功創建了一個偏移並將其添加到給定的時間戳中。我們還將日期前滾至下一個偏移量。
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注:本文由純淨天空篩選整理自Shubham__Ranjan大神的英文原創作品 Python | Pandas tseries.offsets.CustomBusinessHour.rollforward。非經特殊聲明,原始代碼版權歸原作者所有,本譯文未經允許或授權,請勿轉載或複製。