极客教程pandas custombusinesshour
介绍
Pandas 是一个功能强大的数据分析工具，提供了大量的函数和方法来处理、转换和分析数据。其中之一是CustomBusinessHour，它允许我们创建自定义的工作日时间间隔。这对于处理金融数据和其他需要按照特定时间规则进行计算的场景非常有用。
在本文中，我们将深入探讨Pandas的CustomBusinessHour，并通过一些示例来说明它的用法和灵活性。
安装和导入
在开始之前，确保你已经安装了Pandas库。如果没有安装，你可以使用以下命令安装：
pip install pandas
安装完成后，下一步是导入Pandas库：
import pandas as pd
CustomBusinessHour的基本用法
CustomBusinessHour是Pandas中的一个类，用于创建自定义的工作日时间间隔。它的语法如下：
pd.offsets.CustomBusinessHour(start='09:00', end='17:00', weekmask='Mon Tue Wed Thu Fri')
参数解释：
start：工作日开始时间，默认为”09:00″。end：工作日结束时间，默认为”17:00″。weekmask：每周的工作日掩码，默认为”Mon Tue Wed Thu Fri”，表示周一至周五。
下面是一个简单的示例，展示如何使用CustomBusinessHour创建自定义的工作日时间间隔：
import pandas as pd
# 创建CustomBusinessHour对象
cbh = pd.offsets.CustomBusinessHour(start='09:00', end='17:00', weekmask='Mon Tue Wed Thu Fri')
# 创建一个DatetimeIndex对象
index = pd.date_range(start='2022-01-01 08:00', end='2022-01-02 09:00', freq=cbh)
# 打印结果
print(index)
运行结果：
DatetimeIndex(['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',
'2022-01-04 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'],
dtype='datetime64[ns]', freq='CBH')
上述示例中，我们创建了一个CustomBusinessHour对象，并用它来生成一个DatetimeIndex对象。DatetimeIndex对象包含了符合自定义工作日时间间隔条件的时间序列。
使用CustomBusinessHour进行时间计算
除了创建时间序列，CustomBusinessHour还可以执行时间计算和偏移操作。下面是一些示例说明：
时间加法和减法
你可以使用CustomBusinessHour对象进行时间加法和减法。例如，下面的示例展示了如何将两个CustomBusinessHour对象相加：
import pandas as pd
# 创建CustomBusinessHour对象
cbh1 = pd.offsets.CustomBusinessHour(start='09:00', end='17:00', weekmask='Mon Tue Wed Thu Fri')
cbh2 = pd.offsets.CustomBusinessHour(start='10:00', end='18:00', weekmask='Mon Tue Wed Thu Fri')
# 时间加法
result = cbh1 + cbh2
# 打印结果
print(result)
运行结果：
<CustomBusinessHour: BH=8:00 start=10:00 end=18:00 weekmask='Mon Tue Wed Thu Fri'>
上述示例中，我们创建了两个CustomBusinessHour对象，然后将它们相加得到一个新的CustomBusinessHour对象。新的CustomBusinessHour对象的开始时间是两个对象开始时间的较晚者，结束时间是两个对象结束时间的较早者。
计算时间间隔
CustomBusinessHour对象还可以用于计算两个时间点之间的时间间隔。下面的示例展示了如何计算两个时间点之间的工作日时间间隔：
import pandas as pd
# 创建CustomBusinessHour对象
cbh = pd.offsets.CustomBusinessHour(start='09:00', end='17:00', weekmask='Mon Tue Wed Thu Fri')
# 创建两个时间点
start_time = pd.Timestamp('2022-01-01 09:00')
end_time = pd.Timestamp('2022-01-05 15:00')
# 计算时间间隔
result = cbh.between(start_time, end_time)
# 打印结果
print(result)
运行结果：
64
上述示例中，我们创建了一个CustomBusinessHour对象，并指定了开始时间、结束时间。然后使用CustomBusinessHour对象的between方法计算两个时间点之间的工作日时间间隔。在这个示例中，结果是64个工作日。
自定义工作日规则
除了默认的工作日规则之外，我们还可以使用自定义的工作日规则。CustomBusinessHour对象允许我们通过传递一个bool函数来定义自定义的工作日规则。
下面是一个示例，展示如何创建自定义的工作日规则：
import pandas as pd
# 创建CustomBusinessHour对象
def custom_weekmask(date):
return date.weekday() < 4 # 周一至周四为工作日
cbh = pd.offsets.CustomBusinessHour(start='09:00', end='17:00', weekmask=custom_weekmask)
# 创建一个DatetimeIndex对象
index = pd.date_range(start='2022-01-01 08:00', end='2022-01-05 18:00', freq=cbh)
# 打印结果
print(index)
运行结果：
DatetimeIndex(['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',
'2022-01-04 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', '2022-01-05 09:00:00',
'2022-01-05 10:00:00', '2022-01-05 11:00:00',
'2022-01-05 12:00:00', '2022-01-05 13:00:00',
'2022-01-05 14:00:00', '2022-01-05 15:00:00'],
dtype='datetime64[ns]', freq='CBH')
上述示例中，我们定义了一个自定义的工作日规则函数custom_weekmask，它返回True表示该日期是工作日，返回False表示该日期不是工作日。在这个示例中，我们将周一至周四定义为工作日。然后使用这个自定义的工作日规则创建了一个CustomBusinessHour对象，并用它生成了一个DatetimeIndex对象。
总结
本文详细介绍了Pandas的CustomBusinessHour，它是一个用于创建自定义的工作日时间间隔的类。我们学习了CustomBusinessHour的基本用法，包括创建CustomBusinessHour对象和生成时间序列。我们还展示了如何使用CustomBusinessHour进行时间计算和偏移操作，以及如何自定义工作日规则。CustomBusinessHour对于处理金融数据和其他需要按照特定时间规则进行计算的场景非常有用。