极客笔记Python Pandas – 返回应用于CustomBusinessHour偏移量的增量计数
在Python Pandas中，时间序列是一种常见的数据类型。通常情况下，我们需要在时间序列数据中使用偏移量来对其进行处理。CustomBusinessHour（自定义工作小时）偏移量是一种特殊的偏移量，它能够帮助我们在自己的工作小时设置下计算增量计数。在本文中，我们将介绍如何使用Python Pandas来实现这个功能，并提供一些示例代码。
CustomBusinessHour偏移量
Pandas中的CustomBusinessHour偏移量是一种工作时间偏移量，它提供了对工作小时时间的细粒度控制。在使用CustomBusinessHour偏移量时，我们可以传递一个Start和End参数来定义一周内工作小时的时间范围。此外，我们还可以定义BreakTime参数来指定工作小时中的休息时间。例如，在下面的代码中，我们定义了一个CustomBusinessHour偏移量，它表示工作小时从周一到周五的上午9点到下午5点，每天下午1点至2点休息：
from pandas.tseries.offsets import CustomBusinessHour
business_hours = CustomBusinessHour(start='09:00', end='17:00', weekmask='Mon Tue Wed Thu Fri',
holidays=None, calendar=None, offset=None, break_time='13:00-14:00')
CustomBusinessHour偏移量的增量计数
一旦我们定义了CustomBusinessHour偏移量，我们就可以使用它来计算自定义工作小时内的增量计数。在下面的示例中，我们使用CustomBusinessHour偏移量来计算2021年1月份每个工作小时之间的增量计数，并将其存储在一个Pandas DataFrame中：
import pandas as pd
date_rng = pd.date_range(start='1/1/2021', end='1/31/2021', freq='H')
df = pd.DataFrame(date_rng, columns=['date_time'])
df['count'] = 1
df['business_hour'] = df['date_time'].apply(lambda x: business_hours.rollforward(x))
business_hours_count = df.groupby('business_hour').count()
print(business_hours_count)
在上面的代码中，我们首先使用Pandas的date_range函数生成从2021年1月1日至2021年1月31日之间的所有小时。然后，我们使用DataFrame将每个小时的初始增量计数设置为1。接下来，我们使用lambda函数将每个小时的时间戳转换为CustomBusinessHour偏移量所表示的工作小时。最后，我们使用groupby函数对每个工作小时的增量计数进行了聚合和计数。
案例
我们来通过一个具体的案例来更好地理解CustomBusinessHour偏移量的应用。
假设我们的公司一周的工作时间是周一至周五的上午9点至下午5点，每天中午12点至1点休息。现在，我们需要计算2021年1月份我们的销售订单，以及每个工作小时的订单增量。由于我们的工作时间设置是非常特殊的，因此我们无法使用Pandas默认的日历偏移量来进行计算。但是，通过使用CustomBusinessHour偏移量，我们可以很容易地解决这个问题。下面是实现这个功能的示例代码：
import pandas as pd
from pandas.tseries.offsets import CustomBusinessHour
# 定义CustomBusinessHour偏移量
business_hours = CustomBusinessHour(start='09:00', end='17:00', weekmask='Mon Tue Wed Thu Fri',
holidays=None, calendar=None, offset=None, break_time='12:00-13:00')
# 读取销售订单数据
df_sales = pd.read_csv('sales.csv', parse_dates=['Order Date'])
df_sales = df_sales[df_sales['Order Date'].dt.month == 1] # 仅选择2021年1月份的销售订单数据
# 将订单时间戳转换为CustomBusinessHour偏移量
df_sales['business_hour'] = df_sales['Order Date'].apply(lambda x: business_hours.rollforward(x))
# 计算每个工作小时的订单增量
sales_count = df_sales.groupby('business_hour').agg({'Sales': 'sum', 'Order ID': 'count'})
print(sales_count)
在上面的代码中，我们首先定义了一个CustomBusinessHour偏移量。这里的工作时间设置与我们公司的工作时间相同。接下来，我们从CSV文件中读取销售订单数据，并使用parse_dates参数将Order Date列转换为时间戳格式。然后，我们通过使用lambda函数，将每个订单的时间戳转换为CustomBusinessHour偏移量。最后，我们使用groupby函数对每个工作小时的订单数量和销售额进行了聚合和计算。
结论
通过本文的介绍，我们了解了Python Pandas中CustomBusinessHour偏移量的概念及其在计算自定义工作小时的增量计数中的应用。CustomBusinessHour偏移量提供了一种对工作时间更细粒度的控制，并能够解决一些特定的时间序列计算问题。希望本文能够对你在实际工作中的数据处理带来一些帮助。