Python| Pandas tseries.offsets.BusinessHour.name

Dateoffsets 是一种标准的日期增量，用于 Pandas 中的日期范围。就我们传入的关键字参数而言，它的工作方式与 relativedelta 完全相同。DateOffets 的工作方式如下，每个偏移量指定一组符合 DateOffset 的日期。例如， Bday将此集定义为工作日 (MF) 的日期集。

可以创建 DateOffsets 以将日期向前移动给定数量的有效日期。例如，可以将Bday(2)添加到日期以将其向前移动两个工作日。如果日期不是从有效日期开始的，则首先将其移至有效日期，然后创建偏移量。

Pandas tseries.offsets.BusinessHour.name属性以字符串形式返回应用于给定偏移量的频率。

Syntax: pandas.tseries.offsets.BusinessHour.name

Parameter : None

Returns : frequency applied as string

示例 #1：使用pandas.tseries.offsets.BusinessHour.name属性将应用于给定偏移量的频率名称返回为字符串。

# importing pandas as pd
import pandas as pd
  
# Creating Timestamp
ts = pd.Timestamp('2019-10-10 11:15:00')
  
# Create an offset
bh = pd.tseries.offsets.BusinessHour(n = 5)
  
# Print the Timestamp
print(ts)
  
# Print the Offset
print(bh)

输出 ：

现在我们将营业时间偏移添加到给定的时间戳对象以增加日期时间值。我们还将在给定偏移量上应用的频率名称打印为字符串。

# Adding the Business hour offset to the given timestamp
new_timestamp = ts + bh
  
# Print the updated timestamp
print(new_timestamp)
  
# print the name of the frequency
# applied as string
print(bh.name)

输出 ：

正如我们在输出中看到的，我们已经成功创建了一个偏移量并将其添加到给定的时间戳中。我们还将给定偏移量上应用的频率名称打印为字符串。

示例 #2：使用pandas.tseries.offsets.BusinessHour.name属性以字符串形式返回应用于给定偏移量的频率名称。

# importing pandas as pd
import pandas as pd
  
# Creating Timestamp
ts = pd.Timestamp('2019-10-10 11:15:00')
  
# Create an offset
bh = pd.tseries.offsets.BusinessHour(offset = datetime.timedelta(hours = 1))
  
# Print the Timestamp
print(ts)
  
# Print the Offset
print(bh)

输出 ：

现在我们将营业时间偏移添加到给定的时间戳对象以增加日期时间值。我们还将在给定偏移量上应用的频率名称打印为字符串。

# Adding the Business hour offset to the given timestamp
new_timestamp = ts + bh
  
# Print the updated timestamp
print(new_timestamp)
  
# print the name of the frequency
# applied as string
print(bh.name)

输出 ：

正如我们在输出中看到的，我们已经成功创建了一个偏移量并将其添加到给定的时间戳中。我们还将给定偏移量上应用的频率名称打印为字符串。