pandas.tseries.offsets.BusinessDay

class pandas.tseries.offsets.BusinessDay

DateOffset 子类表示可能是 n 个工作日。

参数:

nint, 默认 1

表示的天数。

normalizebool, 默认为 False

将开始/结束日期标准化为午夜。

offsettimedelta, 默认 timedelta(0)

要应用的时间偏移。

示例

你可以使用参数 n 来表示 n 个工作日的移动。

>>> ts = pd.Timestamp(2022, 12, 9, 15)
>>> ts.strftime('%a %d %b %Y %H:%M')
'Fri 09 Dec 2022 15:00'
>>> (ts + pd.offsets.BusinessDay(n=5)).strftime('%a %d %b %Y %H:%M')
'Fri 16 Dec 2022 15:00'

传递参数 normalize 等于 True，您将下一个工作日的开始时间调整为午夜。

>>> ts = pd.Timestamp(2022, 12, 9, 15)
>>> ts + pd.offsets.BusinessDay(normalize=True)
Timestamp('2022-12-12 00:00:00')

属性

基础	返回调用偏移对象的一个副本，其中 n=1 且所有其他属性相同。
日历
freqstr	返回一个表示频率的字符串。
holidays
kwds	返回一个包含偏移额外参数的字典。
n
名称	返回表示基本频率的字符串。
纳秒	返回一个整数，表示固定频率的总纳秒数。
normalize
偏移量	self._offset 的别名。
rule_code	返回表示基本频率的字符串。
weekmask

方法

复制()	返回频率的副本。
is_month_end(ts)	返回布尔值，判断一个时间戳是否发生在月末。
is_month_start(ts)	返回布尔值，判断时间戳是否发生在月初。
is_on_offset(dt)	返回布尔值，判断一个时间戳是否与这个频率相交。
is_quarter_end(ts)	返回布尔值，判断一个时间戳是否发生在季度末。
is_quarter_start(ts)	返回布尔值，判断时间戳是否发生在季度开始。
is_year_end(ts)	返回布尔值，判断一个时间戳是否发生在年末。
is_year_start(ts)	返回布尔值，判断一个时间戳是否发生在年初。
回滚(dt)	如果不在偏移上，则将提供的日期向后滚动到下一个偏移。
rollforward(dt)	如果不在偏移上，则将提供的日期向前滚动到下一个偏移。