PythonPandas-CustomBusinessDayオフセットが正規化されているかどうかを確認します
CustomBusinessDayオフセットが正規化されているかどうかを確認するには、PandasのCustomBusinessDay.normalizeプロパティを使用します。
まず、必要なライブラリをインポートします-
import pandas as pd
パンダでタイムスタンプオブジェクトを設定します-
timestamp = pd.Timestamp('2021-10-22 03:10:35')
CustomBusinessDayオフセットを作成します。 CustomBusinessDayは、休日を除くカスタム営業日を表すDateOffsetサブクラスです。有効な営業日のウィークマスク。 「normalize」パラメータを使用してCustomBusinessDayを正規化しました-
cbdOffset = pd.tseries.offsets.CustomBusinessDay(n = 2, weekmask = 'Mon Tue Wed Fri', normalize=True)
タイムスタンプにオフセットを追加し、更新されたタイムスタンプを表示します-
print("\nUpdated Timestamp...\n",timestamp + cbdOffset)
CustomBusinessDayオフセットが正規化されているかどうかを確認します-
print("\nThe CustomBusinessDay Offset is normalized ?\n", cbdOffset.normalize)
例
以下はコードです-
import pandas as pd # Set the timestamp object in Pandas timestamp = pd.Timestamp('2021-10-22 03:10:35') # Display the Timestamp print("Timestamp...\n",timestamp) # Create the CustomBusinessDay Offset # CustomBusinessDay is the DateOffset subclass representing custom business days excluding holidays # Weekmask of valid business days # We have normalized the CustomBusinessDay using the "normalize" parameter cbdOffset = pd.tseries.offsets.CustomBusinessDay(n = 2, weekmask = 'Mon Tue Wed Fri', normalize=True) # Display the CustomBusinessDay Offset print("\nCustomBusinessDay Offset...\n",cbdOffset) # Add the offset to the Timestamp and display the Updated Timestamp print("\nUpdated Timestamp...\n",timestamp + cbdOffset) # Return frequency applied on the given CustomBusinessDay Offset object as a string print("\nFrequency applied on the given CustomBusinessDay Offset object...\n",cbdOffset.freqstr) # check whether the CustomBusinessDay Offset is normalized or not print("\nThe CustomBusinessDay Offset is normalized ?\n", cbdOffset.normalize)
出力
これにより、次のコードが生成されます-
Timestamp... 2021-10-22 03:10:35 CustomBusinessDay Offset... <2 * CustomBusinessDays> Updated Timestamp... 2021-10-26 00:00:00 Frequency applied on the given CustomBusinessDay Offset object... 2C The CustomBusinessDay Offset is normalized ? True
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