pandas.tseries.offsets.CustomBusinessHour#

класс pandas.tseries.offsets.CustomBusinessHour#

Подкласс DateOffset, представляющий возможно n пользовательских рабочих дней.

В CustomBusinessHour мы можем использовать пользовательские weekmask, holidays и calendar.

Параметры:

nint, по умолчанию 1: Количество представленных часов.
нормализоватьbool, по умолчанию False: Нормализовать начальные/конечные даты до полуночи перед генерацией диапазона дат.
weekmaskstr, по умолчанию ‘Mon Tue Wed Thu Fri’: Маска рабочих дней недели, передаваемая в numpy.busdaycalendar.
праздникиlist: Список/массив дат для исключения из набора рабочих дней, передается в numpy.busdaycalendar.
календарьnp.busdaycalendar: Календарь для интеграции.
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

В примере ниже параметры по умолчанию дают следующий рабочий час.

>>> ts = pd.Timestamp(2022, 8, 5, 16)
>>> ts + pd.offsets.CustomBusinessHour()
Timestamp('2022-08-08 09:00:00')

Мы также можем изменить начало и конец рабочих часов.

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

>>> from datetime import time as dt_time
>>> ts = pd.Timestamp(2022, 8, 5, 16)
>>> ts + pd.offsets.CustomBusinessHour(end=dt_time(19, 0))
Timestamp('2022-08-05 17:00:00')

>>> ts = pd.Timestamp(2022, 8, 5, 22)
>>> ts + pd.offsets.CustomBusinessHour(end=dt_time(19, 0))
Timestamp('2022-08-08 10:00:00')

Вы можете разделить ваши рабочие часы на несколько частей.

>>> import datetime as dt
>>> freq = pd.offsets.CustomBusinessHour(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='cbh')

Рабочие дни могут быть указаны с помощью weekmask параметр. Чтобы преобразовать возвращаемый объект datetime в его строковое представление, в следующем примере используется функция strftime().

>>> import datetime as dt
>>> freq = pd.offsets.CustomBusinessHour(weekmask="Mon Wed Fri",
...                                      start="10:00", end="13:00")
>>> pd.date_range(dt.datetime(2022, 12, 10), dt.datetime(2022, 12, 18),
...               freq=freq).strftime('%a %d %b %Y %H:%M')
Index(['Mon 12 Dec 2022 10:00', 'Mon 12 Dec 2022 11:00',
       'Mon 12 Dec 2022 12:00', 'Wed 14 Dec 2022 10:00',
       'Wed 14 Dec 2022 11:00', 'Wed 14 Dec 2022 12:00',
       'Fri 16 Dec 2022 10:00', 'Fri 16 Dec 2022 11:00',
       'Fri 16 Dec 2022 12:00'],
       dtype='object')

Используя календарь рабочих дней NumPy, вы можете определить пользовательские праздники.

>>> import datetime as dt
>>> bdc = np.busdaycalendar(holidays=['2022-12-12', '2022-12-14'])
>>> freq = pd.offsets.CustomBusinessHour(calendar=bdc, start="10:00", end="13:00")
>>> pd.date_range(dt.datetime(2022, 12, 10), dt.datetime(2022, 12, 18), freq=freq)
DatetimeIndex(['2022-12-13 10:00:00', '2022-12-13 11:00:00',
               '2022-12-13 12:00:00', '2022-12-15 10:00:00',
               '2022-12-15 11:00:00', '2022-12-15 12:00:00',
               '2022-12-16 10:00:00', '2022-12-16 11:00:00',
               '2022-12-16 12:00:00'],
               dtype='datetime64[ns]', freq='cbh')

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.