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2020/7/11 Pandas处理时序数据(初学者必会)!
https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzIyNjM2MzQyNg==&tempkey=MTA2OV92RzVNRVMwa0hGUzk4OUg2Z25Bc3RQNnZNQlFuZXdZb0hUbz
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bdate_range是一个类似与date_range的方法,特点在于可以在自带的工作日间隔设置上,再选择
weekmask参数和holidays参数
它的freq中有一个特殊的'C'/'CBM'/'CBMS'选项,表示定制,需要联合weekmask参数和holidays参
数使用
例如现在需要将工作日中的周一、周二、周五3天保留,并将部分holidays剔除
1.3. DateOffset对象
(a)DataOffset与Timedelta的区别
Timedelta绝对时间差的特点指无论是冬令时还是夏令时,增减1day都只计算24小时
DataOffset相对时间差指,无论一天是23\24\25小时,增减1day都与当天相同的时间保持一致
例如,英国当地时间 2020年03月29日,01:00:00 时钟向前调整 1 小时 变为 2020年03月29日,
02:00:00,开始夏令时
Timestamp('2020-03-30 02:00:00+0300', tz='Europe/Helsinki')
1
pd.date_range(start='2020/1/1',periods=3,freq='T')
pd.date_range(start='2020/1/1',periods=3,freq='M')
pd.date_range(start='2020/1/1',periods=3,freq='BYS')
weekmask = 'Mon Tue Fri'
holidays = [pd.Timestamp('2020/1/%s'%i) for i in range(7,13)]
#
注
意
holidays
pd.bdate_range(start='2020-1-1',end='2020-1-15',freq='C',weekmask=weekmask,holi
ts = pd.Timestamp('2020-3-29 01:00:00', tz='Europe/Helsinki')
ts + pd.Timedelta(days=1)