要返回给定 BusinessHour 偏移对象上应用的频率名称，请在 Pandas 中使用 BusinessHour.name 属性。首先，导入所需的库 −import pandas as pd 设置 Pandas 中的时间戳对象 −timestamp = pd.Timestamp('2021-1-1 01:55:30') 创建 BusinessHour 偏移量。BusinessHour 是 DateOffset 子类 −bhOffset = pd.tseries.offsets.BusinessHour(start="09:30", end = "18:00") 显示更新后的时间戳 −print("Updated Timestamp...", timestamp + bhOffset) 返回给定 BusinessHour 对象上应用的频率名称 −print("The name of the frequency on the BusinessHour object..", bhOffset.name) 示例 以下是代码 −import pandas as pd # 设置 Pandas 中的时间戳对象 timestamp = ... 阅读更多

要显示应用于给定 BusinessHour 对象的关键字参数，请在 Pandas 中使用 BusinessHour.kwds 属性。首先，导入所需的库 −import pandas as pd 创建 BusinessHour 偏移量。这里，“start”是自定义营业时间在 24 小时制中的开始时间。“end”是自定义营业时间在 24 小时制中的结束时间 −bhOffset = pd.tseries.offsets.BusinessHour(start="09:30", end = "18:00") 设置 Pandas 中的时间戳对象 −timestamp = pd.Timestamp('2021-1-1 01:55:30') 显示更新后的时间戳 −print("Updated Timestamp...", timestamp + bhOffset) 显示关键字参数 −print("Keyword arguments on the given BusinessHour Offset...", bhOffset.kwds) 示例 以下是代码 −import pandas as pd ... 阅读更多

要将应用于给定 BusinessHour 偏移对象的频率作为字符串返回，请在 Pandas 中使用 BusinessHour.freqstr 属性。首先，导入所需的库 −import pandas as pd 设置 Pandas 中的时间戳对象 −timestamp = pd.Timestamp('2021-1-1 01:55:30') 创建 BusinessHour 偏移量 −bhOffset = pd.tseries.offsets.BusinessHour(start="09:30", end = "18:00") 显示更新后的时间戳 −print("Updated Timestamp...", timestamp + bhOffset) 将应用于给定 BusinessHour 偏移对象的频率作为字符串返回 −print("Frequency applied on the given BusinessHour Offset object...", bhOffset.freqstr) 示例 以下是代码 −import pandas as pd # 设置 Pandas 中的时间戳对象 timestamp = pd.Timestamp('2021-1-1 01:55:30') # 显示时间戳 ... 阅读更多

要创建 BusinessHour 偏移量，请在 Pandas 中使用 pd.tseries.offsets.BusinessHour() 方法。首先，导入所需的库 −import pandas as pd 创建 BusinessHour 偏移量。BusinessHour 是 DateOffset 子类。这里，“start”是自定义营业时间在 24 小时制中的开始时间。“end”是自定义营业时间在 24 小时制中的结束时间 −bhOffset = pd.tseries.offsets.BusinessHour(start="09:30", end = "18:00") 设置 Pandas 中的时间戳对象 −timestamp = pd.Timestamp('2021-1-1 01:55:30') 将偏移量添加到时间戳并显示更新后的时间戳 −print("Updated Timestamp...", timestamp + bhOffset) 示例 以下是代码 −import pandas as pd # 设置 ... 阅读更多

要返回应用于 BusinessDay 偏移量的增量计数，请在 Pandas 中使用 BusinessDay.n 属性。首先，导入所需的库 −import datetime import pandas as pd 设置 Pandas 中的时间戳对象 −timestamp = pd.Timestamp('2021-10-30 01:55:02.000045') 创建 BusinessDay 偏移量。BusinessDay 是 DateOffset 子类 −bdOffset = pd.tseries.offsets.BusinessDay(n = 6) 显示更新后的时间戳 −print("Updated Timestamp...", timestamp + bdOffset) 返回给定 BusinessDay 对象上的增量计数 −print("The count of increments on the BusinessDay object..", bdOffset.n) 示例 以下是代码 −import datetime import pandas as pd # 设置 Pandas 中的时间戳对象 timestamp = pd.Timestamp('2021-10-30 01:55:02.000045') ... 阅读更多

要返回应用于给定 BusinessDay 对象的规则代码，请在 Pandas 中使用 BusinessDay.rule_code 属性。首先，导入所需的库 −import datetime import pandas as pd 设置 Pandas 中的时间戳对象 −timestamp = pd.Timestamp('2021-10-30 01:55:02.000045') 创建 BusinessDay 偏移量。BusinessDay 是 DateOffset 子类 −bdOffset = pd.tseries.offsets.BusinessDay(offset = datetime.timedelta(hours = 8, minutes = 10)) 显示更新后的时间戳 −print("Updated Timestamp...", timestamp + bdOffset) 返回应用于给定 BusinessDay 偏移量的频率的规则代码 −print("The rule code of the BusinessDay object..", bdOffset.rule_code) 示例 以下是代码 −import datetime import pandas as pd # 设置时间戳对象 ... 阅读更多

要检查 BusinessDay 偏移量是否已标准化，请在 Pandas 中使用 BusinessDay.normalize 属性。首先，导入所需的库 −import datetime import pandas as pd 设置 Pandas 中的时间戳对象 −timestamp = pd.Timestamp('2021-10-30 01:55:02.000045') 创建 BusinessDay 偏移量。BusinessDay 是 DateOffset 子类。我们使用“normalize”参数对 BusinessDay 进行了标准化 −bdOffset = pd.tseries.offsets.BusinessDay(offset = datetime.timedelta(hours = 8, minutes = 10), normalize=True) 显示更新后的时间戳 −print("Updated Timestamp...", timestamp + bdOffset) 检查 BusinessDay 偏移量是否已标准化 −print("The BusinessDay Offset is normalized..", bdOffset.normalize) 示例 以下是代码 −import datetime import pandas as pd # ... 阅读更多

要返回应用于给定 BusinessDay 偏移对象的频率名称，请在 Pandas 中使用 BusinessDay.name 属性。首先，导入所需的库 −import datetime import pandas as pd 设置 Pandas 中的时间戳对象 −timestamp = pd.Timestamp('2021-10-30 01:55:02.000045') 创建 BusinessDay 偏移量。BusinessDay 是 DateOffset 子类 −bdOffset = pd.tseries.offsets.BusinessDay(offset = datetime.timedelta(hours = 8, minutes = 10)) 显示更新后的时间戳 −print("Updated Timestamp...", timestamp + bdOffset) 返回应用于给定 BusinessDay 对象的频率名称 −print("The name of the frequency on the BusinessDay object..", bdOffset.name) 示例 以下是代码 −import datetime import pandas as pd # ... 阅读更多

要显示应用于给定 BusinessDay 偏移对象的关键字参数，请在 Pandas 中使用 BusinessDay.kwds 属性。首先，导入所需的库 −import datetime import pandas as pd 设置 Pandas 中的时间戳对象 −timestamp = pd.Timestamp('2021-10-30 01:55:02.000045') 创建 BusinessDay 偏移量。BusinessDay 是 DateOffset 子类 −bdOffset = pd.tseries.offsets.BusinessDay(offset = datetime.timedelta(hours = 7, minutes = 7)) 显示更新后的时间戳 −print("Updated Timestamp...", timestamp + bdOffset) 显示关键字参数 −print("Keyword arguments on the given BusinessDay Offset...", bdOffset.kwds) 示例 以下是代码 −import datetime import pandas as pd # 设置 Pandas 中的时间戳对象 timestamp = pd.Timestamp('2021-10-30 01:55:02.000045') # ... 阅读更多

要将给定 BusinessDay Offset 对象上应用的频率作为字符串返回，请在 Pandas 中使用 BusinessDay.freqstr 属性。首先，导入所需的库 − import datetime import pandas as pd 设置 Pandas 中的时间戳对象 − timestamp = pd.Timestamp('2021-1-1 01:55:02.000045') 创建 BusinessDay Offset。BusinessDay 是 DateOffset 的子类 − bdOffset = pd.tseries.offsets.BusinessDay(offset = datetime.timedelta(days = 7, hours = 7, minutes = 7)) 显示更新后的时间戳 − print("Updated Timestamp...", timestamp + bdOffset) 将给定 BusinessDay 对象上应用的频率作为字符串返回 − print("Frequency on the given BusinessDay Offset...", bdOffset.freqstr) 示例 以下是代码 − import datetime import pandas as pd # 设置时间戳 ... 阅读更多