要创建一个工作日偏移量，请在 Pandas 中使用 pd.tseries.offsets.BusinessDay() 方法。首先，导入所需的库 - import datetime import pandas as pd 创建工作日偏移量。BusinessDay 是 DateOffset 的子类 - bdOffset = pd.tseries.offsets.BusinessDay(offset = datetime.timedelta(days = 7, hours = 7, minutes = 7)) 显示工作日偏移量 - print("BusinessDay Offset...", bdOffset) 在 Pandas 中设置时间戳对象 - timestamp = pd.Timestamp('2021-1-1 01:55:02.000045') 显示更新后的时间戳 - print("Updated Timestamp...", timestamp + bdOffset) 示例以下为代码 - import datetime import pandas as pd # 在 Pandas 中设置时间戳对象 timestamp = pd.Timestamp('2021-1-1 01:55:02.000045') # 显示时间戳 print("Timestamp...", timestamp) # 创建 ... 阅读更多

要检查给定的 DateOffset 是否已锚定，请在 Pandas 中使用 offset.is_anchored() 方法。首先，导入所需的库 - from pandas.tseries.frequencies import to_offset import pandas as pd 在 Pandas 中设置时间戳对象 - timestamp = pd.Timestamp('2021-09-26 03:25:02.000045') 创建 DateOffset。我们在这里使用锚定偏移量，即每周星期二的频率 - offset = to_offset("W-TUE") 显示更新后的时间戳 - print("Updated Timestamp...", timestamp + offset) 检查 DateOffset 是否已锚定 - print("Check whether the DateOffset is anchored...", offset.is_anchored()) 示例以下为代码 - from pandas.tseries.frequencies import to_offset import pandas as pd # 在 Pandas 中设置时间戳对象 timestamp = pd.Timestamp('2021-09-26 03:25:02.000045') ... 阅读更多

要返回应用于给定 DateOffset 对象的增量计数，请在 Pandas 中使用 offset.n 属性。首先，导入所需的库 - from pandas.tseries.frequencies import to_offset import pandas as pd 在 Pandas 中设置时间戳对象 - timestamp = pd.Timestamp('2021-09-26 03:25:02.000045') 创建 DateOffset。我们在这里使用“M”频率递增月份 - offset = to_offset("5M") 显示更新后的时间戳 - print("Updated Timestamp...", timestamp + offset) 返回给定 DateOffset 对象上的增量计数 - print("The count of increments on the DateOffset object..", offset.n) 示例以下为代码 - from pandas.tseries.frequencies import to_offset import pandas as pd # 设置时间戳 ... 阅读更多

要返回应用于给定 DateOffset 对象的规则代码，请在 Pandas 中使用 offset.rule_code。首先，导入所需的库 - from pandas.tseries.frequencies import to_offset import pandas as pd 在 Pandas 中设置时间戳对象 - timestamp = pd.Timestamp('2021-09-26 03:25:02.000045') 创建 DateOffset。我们在这里使用“M”频率递增月份 - offset = to_offset("3M") 显示更新后的时间戳 - print("Updated Timestamp...", timestamp + offset) 返回应用于给定 DateOffset 对象的频率的规则代码 - print("The rule code of the DateOffset object..", offset.rule_code) 示例以下为代码 - from pandas.tseries.frequencies import to_offset import pandas as pd # 设置时间戳 ... 阅读更多

要检查 DateOff 设置值是否已标准化，请在 Pandas 中使用 offset.normalize 属性。首先，导入所需的库 - from pandas.tseries.offsets import DateOffset import pandas as pd 在 Pandas 中设置时间戳对象 - timestamp = pd.Timestamp('2021-09-26 03:25:02.000045') 创建 DateOffset。使用“months”参数递增月份。我们使用“normalize”参数对 DateOffset 进行了标准化 - offset = pd.tseries.offsets.DateOffset(months=4, normalize=True) 显示更新后的时间戳 - print("Updated Timestamp...", timestamp + offset) 检查 DateOffset 是否已标准化 - print("The DateOffset is normalized..", offset.normalize) 示例以下为代码 - from pandas.tseries.offsets import DateOffset import pandas as pd # 设置 ... 阅读更多

要返回应用于偏移量对象的频率名称，请在 Pandas 中使用 offset.name 属性。首先，导入所需的库 - from pandas.tseries.frequencies import to_offset import pandas as pd 在 Pandas 中设置时间戳对象 - timestamp = pd.Timestamp('2021-09-26 03:25:02.000045') 创建 DateOffset。我们在这里使用“M”频率递增月份 - offset = to_offset("3M") 显示更新后的时间戳 - print("Updated Timestamp...", timestamp + offset) 返回应用于给定 DateOffset 对象的频率名称 - print("The name of the frequency on the DateOffset object..", offset.name) 示例以下为代码 - from pandas.tseries.frequencies import to_offset import pandas as pd ... 阅读更多

要返回应用于给定 DateOffset 对象的频率，请在 Pandas 中使用 offset.freqstr。首先，导入所需的库 - from pandas.tseries.frequencies import to_offset import pandas as pd 在 Pandas 中设置时间戳对象 - timestamp = pd.Timestamp('2021-09-26 03:25:02.000045') 创建 DateOffset。我们在这里使用“D”频率递增天数 - offset = to_offset("5D") 显示更新后的时间戳 - print("Updated Timestamp...", timestamp + offset) 返回应用于给定 DateOffset 对象的频率 - print("The frequency on the DateOffset object..", offset.freqstr) 示例以下为代码 - from pandas.tseries.frequencies import to_offset import pandas as pd # 设置时间戳对象 in Pandas timestamp = pd.Timestamp('2021-09-26 ... 阅读更多

要返回给定 DateOffset 对象中的纳秒数，请在 Pandas 中使用 offset.nanos 属性。首先，导入所需的库 - from pandas.tseries.frequencies import to_offset import pandas as pd 在 Pandas 中设置时间戳对象 - timestamp = pd.Timestamp('2021-08-30 03:08:02.000045') 创建 DateOffset。我们在这里使用“D”频率递增天数 - offset = to_offset("5D") 显示更新后的时间戳 - print("Updated Timestamp...", timestamp + offset) 返回给定 DateOffset 对象中的纳秒数 - print("The number of nanoseconds in the DateOffset object..", offset.nanos) 示例以下为代码 - from pandas.tseries.frequencies import to_offset import pandas as pd # 设置时间戳对象 in Pandas ... 阅读更多

要检查两个共享封闭端点的区间对象是否重叠，请使用 overlaps() 方法。首先，导入所需的库 - import pandas as pd 两个区间如果共享一个公共点，包括封闭端点，则重叠。仅具有公共开放端点的区间不重叠。创建两个区间对象。区间从两侧封闭。使用“closed”参数且值为“both”设置区间 interval1 = pd.Interval(10, 30, closed='both') interval2 = pd.Interval(30, 50, closed='both') 显示区间 print("Interval1...", interval1) print("Interval2...", interval2) 检查两个区间对象是否重叠 print("Do both the interval objects overlap?", interval1.overlaps(interval2)) 示例以下为代码 import pandas as pd ... 阅读更多

要检查两个区间对象是否重叠，请使用 overlaps() 方法。首先，导入所需的库 - import pandas as pd 两个区间如果共享一个公共点，包括封闭端点，则重叠。仅具有公共开放端点的区间不重叠。创建两个区间对象 interval1 = pd.Interval(10, 30) interval2 = pd.Interval(25, 35) 显示区间 print("Interval1...", interval1) print("Interval2...", interval2) 检查两个区间对象是否重叠 print("Do both the interval objects overlap?", interval1.overlaps(interval2)) 示例以下为代码 import pandas as pd # 两个区间如果共享一个公共点，包括封闭端点，则重叠 # 仅具有公共开放端点的 ... 阅读更多