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Python | Pandas tseries.offset.custom business day.roll back

原文:https://www.geesforgeks.org/python-pandas-ts eries-offset-custom business day-roll back/

日期偏移量是熊猫中用于日期范围的一种标准的日期增量。就我们传递的关键字 args 而言，它的工作原理与 relativedelta 完全一样。日期偏移的工作方式如下，每个偏移指定一组符合日期偏移的日期。例如， Bday 将该集合定义为工作日(M-F)的日期集合。

可以创建日期偏移量来将日期向前移动给定的有效日期数。例如，可以将 Bday(2) 添加到日期中，使其提前两个工作日。如果日期没有在有效日期开始，则首先将其移动到有效日期，然后创建偏移。

熊猫 **tseries.offsets.CustomBusinessDay.rollback()**功能仅在不偏移的情况下提供向后到下一偏移的日期滚动。

语法:pandas.tseries.offset.custom business day.roll back(dt)

参数: dt : 日期

返回:如果没有偏移，则回滚

示例#1: 如果给定时间戳不在偏移量上，使用pandas.tseries.offsets.CustomBusinessDay.rollback()函数回滚给定时间戳。

# importing pandas as pd
import pandas as pd

# Creating Timestamp
ts = pd.Timestamp('2019-4-23 11:15:00')

# Create an offset
cbd = pd.tseries.offsets.CustomBusinessDay(weekmask = 'Mon Tue Wed')

# Print the Timestamp
print(ts)

# Print the Offset
print(cbd)

输出:

现在，我们将向给定的时间戳对象添加偏移量，以增加日期时间值。如果给定的时间戳不在偏移量上，我们也将回滚该时间戳。

# Adding the offset to the given timestamp
new_timestamp = ts + cbd

# Print the updated timestamp
print(new_timestamp)

# roll back if the given timestamp
# is not on offset
result = cbd.rollback(pd.Timestamp('2019-4-21 11:15:00'))

# print the result
print(result)

输出:

正如我们在输出中看到的，我们已经成功地创建了一个偏移量，并将其添加到给定的时间戳中。我们还回滚了给定的时间戳，因为它不在偏移量上。

示例#2: 如果给定时间戳不在偏移量上，使用pandas.tseries.offsets.CustomBusinessDay.rollback()函数回滚给定时间戳。

# importing pandas as pd
import pandas as pd

# Creating Timestamp
ts = pd.Timestamp('2019-4-23 11:15:00')

# Create an offset
cbd = pd.tseries.offsets.CustomBusinessDay(n = 3, weekmask = 'Mon Tue Wed Thu')

# Print the Timestamp
print(ts)

# Print the Offset
print(cbd)

输出:

现在，我们将向给定的时间戳对象添加偏移量，以增加日期时间值。如果给定的时间戳不在偏移量上，我们也将回滚该时间戳。

# Adding the offset to the given timestamp
new_timestamp = ts + cbd

# Print the updated timestamp
print(new_timestamp)

# roll back if the given timestamp
# is not on offset
result = cbd.rollback(pd.Timestamp('2019-4-21 11:15:00'))

# print the result
print(result)

输出:

正如我们在输出中看到的，我们已经成功地创建了一个偏移量，并将其添加到给定的时间戳中。我们还回滚了给定的时间戳，因为它不在偏移量上。

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