Python | Pandas tseries.offsets.CustomBusinessHour

在处理时间序列数据时，经常需要使用到时间偏移。Pandas 是一个强大的 Python 库，已经将许多时间序列数据分析的功能集成在内。其中 tseries.offsets.CustomBusinessHour 可以帮助我们创建自定义的工作小时的时间偏移。

创建 CustomBusinessHour 对象

我们可以使用 CustomBusinessHour() 函数来创建一个自定义的工作小时时间偏移。该函数需要一个 freq 参数，可以是一个整数或字符串，表示时间偏移的单位。例如，设置为 freq='H' 表示偏移一个小时。另外，我们还需要指定 weekmask 和 holidays 两个参数。weekmask 是一个类似于工作日与非工作日的布尔值列表，用于指定哪些星期几是工作日，哪些是非工作日；holidays 是一个日期时间的列表，表示工时之外的假日。

下面是一个例子，创建一个偏移量为一小时（使用字符串 H 表示）的工作小时时间偏移：

from pandas.tseries.offsets import CustomBusinessHour

weekmask = 'Mon Tue Wed Thu Fri'
holidays = ['2022-01-01', '2022-01-02', '2022-01-03']
cbh = CustomBusinessHour(n=1, freq='H', weekmask=weekmask, holidays=holidays)

使用 CustomBusinessHour 对象

创建了 CustomBusinessHour 对象后，我们就可以将其用于时间序列数据的偏移操作。例如，我们可以将某个日期加上一个工作小时时间偏移量，得到一个新的日期时间：

from pandas import Timestamp

timestamp = Timestamp('2022-01-04 12:00:00')
new_timestamp = cbh + timestamp
print(new_timestamp)
# 输出：2022-01-04 13:00:00

此外，我们还可以使用 date_range() 函数生成一系列符合指定偏移量的日期时间序列：

from pandas import date_range

start = '2022-01-03 08:00:00'
end = '2022-01-05 18:00:00'
rng = date_range(start, end, freq=cbh)
print(rng)
# 输出：
# DatetimeIndex(['2022-01-03 08:00:00', '2022-01-03 09:00:00',
#                '2022-01-03 10:00:00', '2022-01-03 11:00:00',
#                '2022-01-03 12:00:00', '2022-01-03 13:00:00',
#                '2022-01-03 14:00:00', '2022-01-03 15:00:00',
#                '2022-01-03 16:00:00', '2022-01-03 17:00:00',
#                '2022-01-04 08:00:00', '2022-01-04 09:00:00',
#                '2022-01-04 10:00:00', '2022-01-04 11:00:00',
#                '2022-01-04 12:00:00', '2022-01-04 13:00:00',
#                '2022-01-04 14:00:00', '2022-01-04 15:00:00',
#                '2022-01-04 16:00:00', '2022-01-04 17:00:00'],
#               dtype='datetime64[ns]', freq='C')

总结

CustomBusinessHour 对象是 Pandas 中一个强大的时间偏移对象，可以帮助我们处理自定义的工作小时时间序列数据。除此之外，Pandas 还提供了其他许多强大的时间序列处理功能，在数据分析和建模中十分有用。