Python | Pandas tseries.offsets.BusinessDay.rollforward

Las compensaciones de fecha son un tipo estándar de incremento de fecha utilizado para un rango de fechas en Pandas. Funciona exactamente como relativedelta en términos de los argumentos de palabra clave que pasamos. DateOffets funciona de la siguiente manera, cada compensación especifica un conjunto de fechas que se ajustan a DateOffset. Por ejemplo, Bday define este conjunto como el conjunto de fechas que son días laborables (MF).

Se pueden crear DateOffsets para adelantar fechas un número determinado de fechas válidas. Por ejemplo, se puede agregar Bday(2) a la fecha para adelantarla dos días hábiles. Si la fecha no comienza en una fecha válida, primero se mueve a una fecha válida y luego se crea una compensación.

La función de Pandas tseries.offsets.BusinessDay.rollforward()avanza la fecha proporcionada hasta el próximo desplazamiento solo si no está en el desplazamiento.

Sintaxis: pandas.tseries.offsets.BusinessDay.rollforward(dt)

Parámetro :
dt : dt

Devoluciones: marca de tiempo

Ejemplo n.º 1: use pandas.tseries.offsets.BusinessDay.rollforward()la función para avanzar la fecha proporcionada al siguiente desplazamiento si no está en el desplazamiento.

# importing pandas as pd
import pandas as pd
  
# Creating Timestamp
ts = pd.Timestamp('2019-10-10 07:15:11')
  
# Create an offset of 5 Business days
bd = pd.tseries.offsets.BusinessDay(n = 5)
  
# Print the Timestamp
print(ts)
  
# Print the DateOffset
print(bd)

Producción :

Ahora agregaremos el desplazamiento del día hábil al objeto de marca de tiempo dado para incrementar el valor de fecha y hora. También avanzaremos la fecha proporcionada al próximo desplazamiento si no está en el desplazamiento.

# Adding the Business day offset to the given timestamp
new_timestamp = ts + bd
  
# Print the updated timestamp
print(new_timestamp)
  
# roll the provided date forward if not
# on the offset
date = bd.rollforward(dt = pd.to_datetime('2010-02-13'))
  
# print the date
print(date)

Producción :

Como podemos ver en el resultado, creamos con éxito una compensación de 5 días hábiles y la agregamos a la marca de tiempo dada. También hemos adelantado la fecha proporcionada al próximo desplazamiento si no está en el desplazamiento.

Ejemplo n.º 2: use pandas.tseries.offsets.BusinessDay.rollforward()la función para avanzar la fecha proporcionada al siguiente desplazamiento si no está en el desplazamiento.

# importing pandas as pd
import pandas as pd
  
# Creating Timestamp
ts = pd.Timestamp('2019-10-10 07:15:11')
  
# Create an offset of 10 Business days and 10 hours
bd = pd.tseries.offsets.BusinessDay(offset = datetime.timedelta(days = 10, hours = 10))
  
# Print the Timestamp
print(ts)
  
# Print the DateOffset
print(bd)

Producción :

Ahora agregaremos el desplazamiento del día hábil al objeto de marca de tiempo dado para incrementar el valor de fecha y hora. También avanzaremos la fecha proporcionada al próximo desplazamiento si no está en el desplazamiento.

# Adding the Business day offset to the given timestamp
new_timestamp = ts + bd
  
# Print the updated timestamp
print(new_timestamp)
  
# roll the provided date forward if not
# on the offset
date = bd.rollforward(dt = pd.to_datetime('2010-02-13'))
  
# print the date
print(date)

Producción :

Como podemos ver en el resultado, creamos con éxito una compensación de 10 días hábiles y 10 horas y la agregamos a la marca de tiempo dada. También hemos adelantado la fecha proporcionada al próximo desplazamiento si no está en el desplazamiento.