Python | Pandas tseries.offsets.CustomBusinessHour.freqstr

Se pueden crear DateOffsets para mover fechas en un número específico de fechas válidas. Por ejemplo, se puede agregar Bday (2) a una fecha para adelantarla dos días hábiles. Si la fecha no comienza con una fecha válida, primero se mueve a una fecha válida y luego se genera una compensación.

tseries.offsets.CustomBusinessHour.freqstr Pandas tseries.offsets.CustomBusinessHour.freqstr devuelve la frecuencia aplicada a este objeto como un desplazamiento de cadena.

Sintaxis: pandas.tseries.offsets.CustomBusinessHour.freqstr

Parámetro: Ninguno

< p> Devuelve: frecuencia aplicada como cadena

Ejemplo n.° 1: Utilice el pandas.tseries.offsets.CustomBusinessHour. freqstr atributo para imprimir la frecuencia aplicada a un objeto de compensación dado como una cadena.

# import pandas as pd

import pandas as pd


# Crear una marca de tiempo

ts < clase de código = "palabra clave"> = pd.Timestamp ( ’2019 -4-23 11: 15: 00’ )


# Crear desplazamiento

cbh = pd.tseries.offsets.CustomBusinessHour (n = 2 , máscara de semana = ’Lun Mar Mier Jue’ ,

inicio = ’12:00’ )


# Imprime una marca de tiempo

imprimir (ts)


# Imprimir desplazamiento

print (cbh)

Salida:

Lo haremos ahora agregue un desplazamiento a este objeto de marca de tiempo para aumentar el valor de fecha y hora. También imprimiremos la frecuencia aplicada a este objeto compensado como una cadena.

# Agrega un desplazamiento a la marca de tiempo especificada

new_timestamp = < /código> ts + cbh

< br /> # Imprimir marca de tiempo actualizada

imprimir (nueva_marca de tiempo)


# devolver la frecuencia aplicada
# en el desplazamiento dado < /código>

resultado = cbh.freqstr


# imprime el resultado

imprime (resultado)

Salida:

Como podemos ver en el resultado, hemos creado con éxito un desplazamiento y lo hemos agregado a la marca de tiempo dada. también imprimimos la frecuencia aplicada a este objeto compensado como una cadena.

Ejemplo n.º 2. Utilice el atributo pandas.tseries.offsets.CustomBusinessHour.freqstr para imprimir la frecuencia aplicada al objeto de compensación dado como una línea .

Salida:

Ahora agregaremos un desplazamiento al objeto de marca de tiempo dado para incrementar el valor de fecha y hora. También imprimiremos la frecuencia aplicada a este objeto compensado como una cadena.

# importar pandas como pd

importar pandas como pd


# Crear una marca de tiempo

ts < clase de código = "palabra clave"> = pd.Timestamp ( ’2019-4-23 11: 15: 00’ )


# Crear compensación

cbh = pd.tseries.offsets.CustomBusinessHour (start = ’07:00’ , end = ’ 14:00’ )


# Imprimir marca de tiempo

imprimir (ts)


# Imprimir desplazamiento

imprimir (cbh)

# Agrega un desplazamiento a la marca de tiempo especificada

new_timestamp = < /código> ts + cbh

< br /> # Imprimir marca de tiempo actualizada

imprimir (nueva_marca de tiempo)


# devolver la frecuencia aplicada
# en el desplazamiento dado < /código>

resultado = cbh.freqstr


# imprime el resultado

imprime (resultado)

Salida:

Como podemos ver en la salida, hemos creado con éxito un desplazamiento y lo hemos agregado a la marca de tiempo dada. también imprimimos la frecuencia aplicada al objeto compensado dado como una cadena.

Esperamos que este artículo le haya ayudado a resolver el problema. Además de Python | Pandas tseries.offsets.CustomBusinessHour.freqstr, consulta otros temas relacionados con Python functions.

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Por cierto, este material también está disponible en otros idiomas:



Jan Zelotti

Munchen | 2023-02-07

¿Tal vez haya otras respuestas? ¿Qué significa el Python | Pandas tseries.offsets.CustomBusinessHour.freqstr significa exactamente?. Comprobado ayer, ¡funciona!

Xu Richtgofen

Boston | 2023-02-07

Me estaba preparando para mi entrevista de codificación, gracias por aclarar esto - Python | Pandas tseries.offsets.CustomBusinessHour.freqstr en Python no es el más simple. Lo usare en mi tesis de licenciatura

Chen Zelotti

Munchen | 2023-02-07

Sencillo y claro. Gracias por compartir. Python | Pandas tseries.offsets.CustomBusinessHour.freqstr y otros temas con Python functions siempre fue mi punto débil 😁.. Solo espero que eso no vuelva a surgir

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