极客笔记Python Pandas – 显示应用于给定CustomBusinessDay对象的关键字参数
Pandas是Python中一个重要的、高效的、灵活的数据处理库。它让数据的加载、处理和清洗变得简单。Pandas提供各种数据结构，如Series、DataFrame，可以直接处理各种数据类型的数据，如时间序列、电子表格、CSV等。
在Pandas中，我们可以用CustomBusinessDay对象来创建一个自定义的工作日对象，这个对象可以让我们处理一些非标准的日历时间操作。下面将介绍如何在CustomBusinessDay对象中使用关键字参数。
CustomBusinessDay
CustomBusinessDay是Pandas中的一个类，它允许我们指定一组自定义的工作日，如休息日或其它非标准工作日。我们可以用定制的日历规则来计算时间序列，忽略一些非交易日（如休息日、节假日等）。定制的工作日规则可以实现复杂的时间序列分析。
我们可以使用pandas.tseries.offsets.CustomBusinessDay这个类来创建一个CustomBusinessDay对象。下面是一个简单的例子：
import pandas as pd
from pandas.tseries.offsets import CustomBusinessDay
gen_calendar = CustomBusinessDay(weekmask='Mon Wed Fri')
dates = pd.date_range(start='2021-01-01', end='2021-01-10', freq=gen_calendar)
print(dates)
输出结果为：
DatetimeIndex(['2021-01-01', '2021-01-04', '2021-01-06', '2021-01-08'], dtype='datetime64[ns]', freq='C')
这个例子中，我们创建了一个CustomBusinessDay对象gen_calendar，它定义了每周的周一、周三和周五为工作日，其它时间为休息日。然后我们使用pd.date_range()方法来生成一个时间序列dates，这个日期序列中只包含gen_calendar对象的定义的工作日。
在上述的例子中，我们没有使用关键字参数。下面我们将详细介绍如何使用关键字参数来使用CustomBusinessDay对象。
显示应用于给定CustomBusinessDay对象的关键字参数
我们可以使用关键字参数来控制CustomBusinessDay对象的行为。下面是一个示例代码：
import pandas as pd
from pandas.tseries.offsets import CustomBusinessDay
day1 = CustomBusinessDay(weekmask='Mon Wed Fri', holidays=['2021-01-01', '2021-01-06'])
day2 = CustomBusinessDay(weekmask='Mon Wed Fri', holidays=['2021-01-01', '2021-01-06'], normalize=True)
start_date = '2021-01-01'
end_date = '2021-01-10'
dates1 = pd.date_range(start=start_date, end=end_date, freq=day1)
dates2 = pd.date_range(start=start_date, end=end_date, freq=day2)
print("dates1: ", dates1)
print("dates2: ", dates2)
在这个例子中，我们创建了2个CustomBusinessDay对象：day1和day2。day1定义了每周的周一、周三和周五为工作日，并且包括2021年1月1日和2021年1月6日为假日，day2与day1定义相同，不同的是它使用了关键字参数normalize=True。
我们在pd.date_range()方法中使用day1和day2来生成2个不同的日期列表。运行该代码，输出结果如下：
dates1: DatetimeIndex(['2021-01-04', '2021-01-08'], dtype='datetime64[ns]', freq='C')
dates2: DatetimeIndex(['2021-01-04'], dtype='datetime64[ns]', freq='C')
可以看到，dates1包含了day1对象定义的所有工作日，但不包括假期。而dates2不仅包括了day1的所有工作日，并且将周六和周日的日期转换为了工作日。这是因为我们在创建day2对象时使用了normalize=True关键字参数。
除了normalize参数外，CustomBusinessDay还支持以下关键字参数：
- weekmask：一个字符串，标识一周中的哪些天是工作日。默认为’Mon Tue Wed Thu Fri’。
- holidays：一个日期数组或日期字符串数组，指定假期日期。默认为空数组。
- offset：一个时间增量，表示工作日偏移量。默认为1天。
下面我们将详细介绍这些参数的用法。
weekmask参数
weekmask参数用于定义一周内哪些天是工作日。这个参数是一个表示一周的字符串，默认为’Mon Tue Wed Thu Fri’，也就是周一至周五都是工作日。我们可以使用类似以下代码来定义weekmask参数：
from pandas.tseries.offsets import CustomBusinessDay
weekmask_custom = "Mon Wed Fri"
day = CustomBusinessDay(weekmask=weekmask_custom)
print(day)
输出结果为：
<CustomBusinessDay>
我们定义了一个weekmask_custom变量，它指定了每周的周一、周三和周五为工作日。然后我们创建了一个CustomBusinessDay对象day，使用定义好的weekmask_custom参数。
holidays参数
holidays参数用于定义假期日期。这个参数可以是一个日期数组或日期字符串数组。以下是一些示例代码：
from pandas.tseries.offsets import CustomBusinessDay
holidays = ["2022-01-01", "2022-01-02"]
day = CustomBusinessDay(holidays=holidays)
print(day)
输出结果为：
<CustomBusinessDay>
这里我们定义了一个holidays变量，它是一个日期字符串数组，指定了2022年1月1日和2022年1月2日为假期。然后我们创建了一个CustomBusinessDay对象day，使用定义好的holidays参数。
offset参数
offset参数用于定义相对于工作日的偏移量。例如，如果我们想要在CustomBusinessDay对象基础上将日期转换为下一个工作日，我们可以定义一个1天的偏移：
from pandas.tseries.offsets import CustomBusinessDay
from datetime import datetime
day = CustomBusinessDay(offset="1d")
date = datetime(2022, 1, 1)
next_business_day = day.rollforward(date)
print(next_business_day)
输出结果为：
datetime.datetime(2022, 1, 3, 0, 0)
这里我们创建了一个CustomBusinessDay对象day，定义了1天的偏移。然后我们定义一个日期date，使用day对象的rollforward方法将该日期转换为下一个工作日，存储在next_business_day变量中。
结论
CustomBusinessDay是Pandas中非常有用的一个类，可以使用这个类来生成自定义工作日对象，以便在处理时间序列时更好地处理非标准日历操作。我们可以使用关键字参数来灵活地控制CustomBusinessDay对象的行为，包括weekmask、holidays和offset等参数。这些关键字参数使得CustomBusinessDay对象更加灵活和强大。