pandas.tseries.offsets.BusinessHour#

класс pandas.tseries.offsets.BusinessHour#

подкласс DateOffset, представляющий, возможно, n рабочих часов.

Параметры:

nint, по умолчанию 1: Количество представленных часов.
нормализоватьbool, по умолчанию False: Нормализовать начальные/конечные даты до полуночи перед генерацией диапазона дат.
началострока, время или список строк/времени, по умолчанию "09:00": Время начала вашего пользовательского рабочего часа в 24-часовом формате.
endstr, time или список str/time, по умолчанию: “17:00”: Время окончания вашего пользовательского рабочего часа в 24-часовом формате.
смещениеtimedelta, по умолчанию timedelta(0): Смещение времени для применения.

Примеры

Вы можете использовать параметр n для представления сдвига на n часов.

>>> ts = pd.Timestamp(2022, 12, 9, 8)
>>> ts + pd.offsets.BusinessHour(n=5)
Timestamp('2022-12-09 14:00:00')

Вы также можете изменить начало и конец рабочих часов.

>>> ts = pd.Timestamp(2022, 8, 5, 16)
>>> ts + pd.offsets.BusinessHour(start="11:00")
Timestamp('2022-08-08 11:00:00')

>>> from datetime import time as dt_time
>>> ts = pd.Timestamp(2022, 8, 5, 22)
>>> ts + pd.offsets.BusinessHour(end=dt_time(19, 0))
Timestamp('2022-08-08 10:00:00')

Передача параметра normalize равно True, вы сдвигаете начало следующего рабочего часа на полночь.

>>> ts = pd.Timestamp(2022, 12, 9, 8)
>>> ts + pd.offsets.BusinessHour(normalize=True)
Timestamp('2022-12-09 00:00:00')

Вы можете разделить ваши рабочие часы на несколько частей.

>>> import datetime as dt
>>> freq = pd.offsets.BusinessHour(start=["06:00", "10:00", "15:00"],
...                                end=["08:00", "12:00", "17:00"])
>>> pd.date_range(dt.datetime(2022, 12, 9), dt.datetime(2022, 12, 13), freq=freq)
DatetimeIndex(['2022-12-09 06:00:00', '2022-12-09 07:00:00',
               '2022-12-09 10:00:00', '2022-12-09 11:00:00',
               '2022-12-09 15:00:00', '2022-12-09 16:00:00',
               '2022-12-12 06:00:00', '2022-12-12 07:00:00',
               '2022-12-12 10:00:00', '2022-12-12 11:00:00',
               '2022-12-12 15:00:00', '2022-12-12 16:00:00'],
               dtype='datetime64[ns]', freq='bh')

Атрибуты

`base`	Возвращает копию вызывающего объекта смещения с n=1 и всеми остальными атрибутами равными.
`calendar`
`end`
`freqstr`	Возвращает строку, представляющую частоту.
`holidays`
`kwds`	Возвращает словарь дополнительных параметров для смещения.
`n`
`name`	Возвращает строку, представляющую базовую частоту.
`nanos`
`next_bday`	Используется для перехода к следующему рабочему дню.
`normalize`
`offset`	Псевдоним для self._offset.
`rule_code`
`start`
`weekmask`

Методы

`copy`()	Возвращает копию частоты.
`is_anchored`()	(УСТАРЕЛО) Возвращает логическое значение, является ли частота единичной (n=1).
`is_month_end`(ts)	Возвращает булево значение, указывающее, приходится ли метка времени на конец месяца.
`is_month_start`(ts)	Возвращает логическое значение, происходит ли метка времени в начале месяца.
`is_on_offset`(dt)	Возвращает логическое значение, пересекается ли метка времени с этой частотой.
`is_quarter_end`(ts)	Возвращает булево значение, указывающее, приходится ли метка времени на конец квартала.
`is_quarter_start`(ts)	Возвращает булево значение, указывающее, приходится ли временная метка на начало квартала.
`is_year_end`(ts)	Возвращает логическое значение, указывающее, приходится ли метка времени на конец года.
`is_year_start`(ts)	Возвращает булево значение, указывающее, приходится ли временная метка на начало года.
`rollback`(other)	Переместить предоставленную дату назад к следующему смещению только если она не на смещении.
`rollforward`(other)	Переместить указанную дату вперед к следующему смещению только если она не на смещении.