极客笔记Python Pandas – 创建CustomBusinessHour偏移量对象
在进行时间序列分析的时候，常常需要将时间分割成不同的时间段。通常的做法是将时间按小时（hour）、天（day）、周（week）或月（month）来分割。但是，在实际业务中，这种方式可能并不是最实用的。因为很多企业的营业时间并不是按照小时、天、周、月来计算的。因此，需要自定义一种时间段来进行时间序列分析。本文就将介绍如何使用Python的Pandas库创建 CustomBusinessHour 偏移量对象，从而实现自定义时间序列。
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Pandas简介
Pandas是Python语言的一种开源数据分析处理库，提供高级数据结构和数据分析工具来快速处理大量的数据。Pandas的一个强大特性就是时间序列的处理能力，这正是我们需要使用的。
CustomBusinessHour创建
为了创建 CustomBusinessHour 偏移量对象，使用Pandas的DateOffset类能让我们定义一个新的时间偏移量。然后，使用Pandas的CustomBusinessHour类将此时间偏移量转换为业务时间偏移量。
以下是一个示例代码：
from pandas.tseries.offsets import CustomBusinessHour
from pandas.tseries.offsets import DateOffset
class CustomBusinessOffset(DateOffset):
def __init__(self, start='08:30', end='18:00', holidays=None, weekmask='Mon Tue Wed Thu Fri'):
self.start = start
self.end = end
self.weekmask = weekmask
self.holidays = holidays if holidays is not None else []
def rollforward(self, dt):
return self._move(dt, True)
def rollbackward(self, dt):
return self._move(dt, False)
def _move(self, dt, forward):
from pandas.tseries.tools import to_offset
delta = to_offset('1h')
curr = dt + delta
while not self.is_valid(curr):
curr += delta
return curr
def is_valid(self, dt):
import pandas as pd
from pandas.tseries.tools import parse_time_string
if dt.weekday() >= 5:
return False
if not self.weekmask[dt.weekday()]:
return False
is_between = (parse_time_string(self.start) <= dt.time() < parse_time_string(self.end))
is_valid = not (dt.date() in self.holidays) and is_between
return is_valid
custom_business_hour = CustomBusinessHour(start='08:30', end='18:00', holidays=['2022-01-01'])
print(custom_business_hour)
在这个例子中，创建了一个名为 CustomBusinessOffset 的类。这个类继承了 DateOffset。在这个自定义的类中，我们将时区限定为星期一到星期五的上午8:30到下午18:00之间的时间。其中，holidays参数指定了非营业日的日期列表。
接下来，我们创建了一个 CustomBusinessHour 对象来表示自定义的业务小时。然后，将其打印到控制台上。
其实，我们也可以用 CustomBusinessHour 来创建一个偏移量。可以使用以下代码：
from pandas.tseries.offsets import CustomBusinessHour
custom_business_hour = CustomBusinessHour(start='08:30', end='18:00')
print(custom_business_hour)
这里创建了一个 CustomBusinessHour 对象，表示一个正常的工作日，从早上8:30到下午6:00，而没有指定非营业日的日期列表参数。
CustomBusinessHour对象的使用
在上面的代码中，我们已经创建了一个 CustomBusinessHour 对象。现在，我们将使用这个对象进行时间序列计算。下面是一个例子：
import pandas as pd
from pandas.tseries.offsets import CustomBusinessHour
custom_business_hour = CustomBusinessHour(start='08:30', end='18:00')
start_time = pd.Timestamp('2022-01-01 09:15:00')
end_time = start_time + custom_business_hour
print(end_time)
在这个例子中，我们创建了一个起始时间 start_time，它是一个 Pandas 的时间戳。接着，我们使用 CustomBusinessHour 对象，计算 start_time 后的一个偏移量，得到了正确的结束时间 end_time。
通常情况下，我们在计算时间序列时都需要将时间戳转换成一个日期时间对象。以下是示例代码：
import pandas as pd
from pandas.tseries.offsets import CustomBusinessHour
custom_business_hour = CustomBusinessHour(start='08:30', end='18:00')
start_time = pd.Timestamp('2022-01-01 09:15:00')
end_time = start_time + custom_business_hour
start_date_time = pd.Timestamp(start_time).to_pydatetime()
end_date_time = pd.Timestamp(end_time).to_pydatetime()
print(f"Start time: {start_date_time}")
print(f"End time: {end_date_time}")
在这个例子中，我们需要使用 pd.Timestamp() 来将时间戳转换为标准的日期时间对象。然后，我们使用 to_pydatetime() 方法提取日期时间对象，以便于打印或进一步处理。可以看出，我们成功地创建了自定义的业务时间序列。
当然，我们也可以在 Pandas DataFrame对象中应用 CustomBusinessHour 对象。以下是一个示例代码：
import pandas as pd
from pandas.tseries.offsets import CustomBusinessHour
custom_business_hour = CustomBusinessHour(start='08:30', end='18:00')
start_time = pd.Timestamp('2022-01-01 09:15:00')
end_time = start_time + custom_business_hour
data = {"Start Time": [start_time], "End Time": [end_time]}
df = pd.DataFrame(data)
df.set_index("Start Time", inplace=True)
df.index.name = "Business Time"
print(df)
在这个例子中，我们使用 Pandas DataFrame对象来保存业务时间序列。可以看出，我们成功地创建了自定义的业务时间序列。
结论
在这篇文章中，我们介绍了如何使用 Python Pandas 库创建自定义的业务时间偏移量。具体地说，我们定义了 CustomBusinessHour 对象，该对象对应于一个自定义的业务小时，其起始时间和结束时间由用户指定。我们还介绍了使用 CustomBusinessHour 对象进行时间序列计算的方法。最后，我们展示了如何在 Pandas DataFrame 对象中应用 CustomBusinessHour 对象。