Python Pandas – 返回应用于CustomBusinessDay偏移的增量计数

在处理数据的过程中，经常需要对一些日期进行加减计算。Pandas是一个流行的Python库，它提供了很多方便的日期计算函数，其中包括CustomBusinessDay。在本文中，我们将介绍如何在Pandas中使用CustomBusinessDay来进行日期计算，并返回应用于偏移的增量计数。

CustomBusinessDay

CustomBusinessDay是Pandas中的一个类，用于定义自定义工作日。它与Pandas中的Offset类非常相似，也可以用于日期偏移计算。与Offset不同的是，CustomBusinessDay可以自定义每周的工作日范围。

下面的代码演示了如何使用CustomBusinessDay定义自定义工作日：

import pandas as pd
from pandas.tseries.offsets import CustomBusinessDay

my_weekdays = CustomBusinessDay(weekmask='Mon Tue Wed Thu Fri')

dates = pd.date_range('2022-01-01', '2022-01-07', freq=my_weekdays)

print(dates)

代码的输出结果如下所示：

DatetimeIndex(['2022-01-03', '2022-01-04', '2022-01-05', '2022-01-06',
               '2022-01-07'],
              dtype='datetime64[ns]', freq='C')

在上面的代码中，我们首先导入了Pandas库和CustomBusinessDay类。接下来，我们使用CustomBusinessDay类定义了my_weekdays变量，它将Monday到Friday定义为工作日。最后，我们使用date_range函数创建了一个日期范围，该范围包括2022年1月1日到2022年1月7日之间的所有非周末日期。代码的输出结果显示，我们得到了这些日期的列表。

返回CustomBusinessDay偏移的增量计数

在Pandas中，我们可以使用日期偏移计算函数，如shift、tz_localize和tz_convert等。此外，我们还可以使用CustomBusinessDay类进行日期计算，例如，我们可以使用CustomBusinessDay类计算两个日期之间有多少个工作日。

下面的代码演示了如何计算两个日期之间有多少个工作日：

import pandas as pd
from pandas.tseries.offsets import CustomBusinessDay

my_weekdays = CustomBusinessDay(weekmask='Mon Tue Wed Thu Fri')

start_date = pd.Timestamp('2022-01-01')
end_date = pd.Timestamp('2022-01-07')

business_days = pd.date_range(start_date, end_date, freq=my_weekdays)

num_business_days = len(business_days)

print(num_business_days)

代码的输出结果如下所示：

在上面的代码中，我们首先导入了Pandas库和CustomBusinessDay类。接下来，我们使用CustomBusinessDay类定义了my_weekdays变量，它将Monday到Friday定义为工作日。我们还定义了两个日期变量：start_date和end_date。最后，我们使用date_range函数创建了一个日期范围，该范围包括start_date和end_date之间的所有非周末日期，并计算了这个日期范围的长度。代码的输出结果显示，我们得到了这些日期的增量计数。