Python| Pandas tseries.offsets.BusinessDay.rule_code

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。

为了简单起见，Pandas tseries.offsets.BusinessDay.rule_code属性允许您在函数中使用偏移量，而不是导入和初始化类。它还返回应用于偏移对象的频率的 rule_code。

Syntax: pandas.tseries.offsets.BusinessDay.rule_code

Parameter : None

Returns : rule_code

示例 #1：使用pandas.tseries.offsets.BusinessDay.rule_code属性返回应用于给定偏移对象的频率的规则代码。

# importing pandas as pd
import pandas as pd
  
# Creating Timestamp
ts = pd.Timestamp('2019-10-10 07:15:11')
  
# Create an offset of 5 Business days
bd = pd.tseries.offsets.BusinessDay(n = 5)
  
# Print the Timestamp
print(ts)
  
# Print the DateOffset
print(bd)

输出 ：

现在我们将工作日偏移量添加到给定的时间戳对象以增加日期时间值。我们还将打印应用于给定偏移对象的频率的规则代码。

# Adding the Business day offset to the given timestamp
new_timestamp = ts + bd
  
# Print the updated timestamp
print(new_timestamp)
  
# Print the rule_code of the frequency applied 
# on the given offset object
print(bd.rule_code)

输出 ：

正如我们在输出中看到的，我们成功创建了 5 个工作日的偏移量并将其添加到给定的时间戳中。我们还打印了应用于给定偏移对象的频率的规则代码。

示例 #2：使用pandas.tseries.offsets.BusinessDay.rule_code属性返回应用于给定偏移对象的频率的规则代码。

# importing pandas as pd
import pandas as pd
  
# Creating Timestamp
ts = pd.Timestamp('2019-10-10 07:15:11')
  
# Create an offset of 10 Business days and 10 hours
bd = pd.tseries.offsets.BusinessDay(offset = datetime.timedelta(days = 10, hours = 10))
  
# Print the Timestamp
print(ts)
  
# Print the DateOffset
print(bd)

输出 ：

现在我们将工作日偏移量添加到给定的时间戳对象以增加日期时间值。我们还将打印应用于给定偏移对象的频率的规则代码。

# Adding the Business day offset to the given timestamp
new_timestamp = ts + bd
  
# Print the updated timestamp
print(new_timestamp)
  
# Print the rule_code of the frequency applied 
# on the given offset object
print(bd.rule_code)

输出 ：

正如我们在输出中看到的，我们成功创建了 10 个工作日和 10 小时的偏移量，并将其添加到给定的时间戳中。我们还打印了应用于给定偏移对象的频率的规则代码。