Python | Pandas tseries.offsets.DateOffset.normalize

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 atributo Pandas tseries.offsets.DateOffset.normalizedevuelve un valor booleano. Regresa Truecuando el valor de DateOffset se ha normalizado; de lo contrario, regresa False.

Nota: Normalizar significa redondear el resultado de una adición de DateOffset a la medianoche anterior.

Sintaxis: pandas.tseries.offsets.DateOffset.normalize

Parámetro: Ninguno

Devuelve: booleano

Ejemplo n.º 1: use pandas.tseries.offsets.DateOffset.normalizeel atributo para verificar si el valor DateOffset dado se ha normalizado o no.

# importing pandas as pd
import pandas as pd
  
# Creating Timestamp
ts = pd.Timestamp('2019-10-10 07:15:11')
  
# Create the DateOffset
do = pd.tseries.offsets.DateOffset(n = 2)
  
# Print the Timestamp
print(ts)
  
# Print the DateOffset
print(do)

Producción :

Ahora agregaremos el desplazamiento de fecha al objeto de marca de tiempo dado para incrementarlo. También comprobaremos si el DateOffset se ha normalizado o no.

# Adding the dateoffset to the given timestamp
new_timestamp = ts + do
  
# Print the updated timestamp
print(new_timestamp)
  
# check if the DateOffset has been normalized or not
print(do.normalize)

Producción :

Como podemos ver en el resultado, el atributo ha devuelto con éxito un valor booleano que indica si el DateOffset dado se ha normalizado o no.

Ejemplo n.º 2: use pandas.tseries.offsets.DateOffset.normalizeel atributo para verificar si el valor DateOffset dado se ha normalizado o no.

# importing pandas as pd
import pandas as pd
  
# Creating Timestamp
ts = pd.Timestamp('2019-10-10 07:15:11')
  
# Create the DateOffset
# Also normalize it
do = pd.tseries.offsets.DateOffset(days = 10, hours = 2, normalize = True)
  
# Print the Timestamp
print(ts)
  
# Print the DateOffset
print(do)

Producción :

Ahora agregaremos el desplazamiento de fecha al objeto de marca de tiempo dado para incrementarlo. También comprobaremos si el DateOffset se ha normalizado o no.

# Adding the dateoffset to the given timestamp
new_timestamp = ts + do
  
# Print the updated timestamp
print(new_timestamp)
  
# check if the DateOffset has been normalized or not
print(do.normalize)

Producción :

Como podemos ver en el resultado, el atributo ha devuelto con éxito un valor booleano que indica si el DateOffset dado se ha normalizado o no.