PythonPandas-BusinessDayオフセットが正規化されているかどうかを確認します
BusinessDay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BusinessDay.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 datetime 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('2021-10-30 01:55:02.000045')
BusinessDayオフセットを作成します。 BusinessDayはDateOffsetサブクラスです。 「normalize」パラメータを使用してBusinessDayを正規化しました-
bdOffset = pd.tseries.offsets.BusinessDay(offset = datetime.timedelta(hours = 8, minutes = 10), normalize=True)
更新されたタイムスタンプを表示する-
print("\nUpdated Timestamp...\n",timestamp + bdOffset)
BusinessDay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 BusinessDay Offset is normalized..\n", bdOffset.normalize)
例
以下はコードです-
import datetime import pandas as pd # Set the timestamp object in Pandas timestamp = pd.Timestamp('2021-10-30 01:55:02.000045') # Display the Timestamp print("Timestamp...\n",timestamp) # Create the BusinessDay Offset # BusinessDay is the DateOffset subclass # We have normalized the BusinessDay using the "normalize" parameter bdOffset = pd.tseries.offsets.BusinessDay(offset = datetime.timedelta(hours = 8, minutes = 10), normalize=True) # Display the BusinessDay Offset print("\nBusinessDay Offset...\n",bdOffset) # Display the Updated Timestamp print("\nUpdated Timestamp...\n",timestamp + bdOffset) # return the frequency applied on the given BusinessDay object as a string print("\nFrequency on the given BusinessDay Offset...\n",bdOffset.freqstr) # return the name of the frequency applied on the given BusinessDay object print("\nThe name of the frequency on the BusinessDay object..\n", bdOffset.name) # check whether the BusinessDay Offset is normalized or not print("\nThe BusinessDay Offset is normalized..\n", bdOffset.normalize)
出力
これにより、次のコードが生成されます-
Timestamp... 2021-10-30 01:55:02.000045 BusinessDay Offset... <BusinessDay: offset=datetime.timedelta(seconds=29400)> Updated Timestamp... 2021-11-01 00:00:00 Frequency on the given BusinessDay Offset... B+8H10Min The name of the frequency on the BusinessDay object.. B The BusinessDay Offset is normalized.. True
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