Python | Pandas tseries.offsets.BusinessHour.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.

El rollo de función de Pandas tseries.offsets.BusinessHour.rollforward()proporcionó la fecha de avance al siguiente desplazamiento solo si no está en el desplazamiento.

Sintaxis: pandas.tseries.offsets.BusinessHour.rollforward()

Parámetro:
dt: fecha

Devoluciones: avance

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

# importing pandas as pd
import pandas as pd
  
# Creating Timestamp
ts = pd.Timestamp('2019-10-10 11:15:00')
  
# Create an offset
bh = pd.tseries.offsets.BusinessHour(n = 5)
  
# Print the Timestamp
print(ts)
  
# Print the Offset
print(bh)

Producción :

Ahora agregaremos el desplazamiento de la hora comercial 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 hour offset to the given timestamp
new_timestamp = ts + bh
  
# Print the updated timestamp
print(new_timestamp)
  
# roll forward the date if not
# on offset
result = bh.rollforward( pd.to_datetime('2010-02-13'))
  
# print the result
print(result)

Producción :

Como podemos ver en el resultado, hemos creado con éxito un desplazamiento y lo hemos agregado a la marca de tiempo dada. también hemos proporcionado la fecha de avance hasta la próxima compensación.

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

# importing pandas as pd
import pandas as pd
  
# Creating Timestamp
ts = pd.Timestamp('2019-10-10 11:15:00')
  
# Create an offset
bh = pd.tseries.offsets.BusinessHour(offset = datetime.timedelta(hours = 1))
  
# Print the Timestamp
print(ts)
  
# Print the Offset
print(bh)

Producción :

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

# Adding the Business hour offset to the given timestamp
new_timestamp = ts + bh
  
# Print the updated timestamp
print(new_timestamp)
  
# roll forward the date if not
# on offset
result = bh.rollforward( pd.to_datetime('2010-02-12 11:00:00'))
  
# print the result
print(result)

Producción :

Como podemos ver en el resultado, hemos creado con éxito un desplazamiento y lo hemos agregado a la marca de tiempo dada. La fecha pasada no se ha adelantado porque está compensada.