NumPy 1.14 - numpy.busday_offset()

numpy.busday_offset




numpy

numpy.busday_offset

numpy.busday_offset(dates, offsets, roll='raise', weekmask='1111100', holidays=None, busdaycal=None, out=None)

पहले roll नियम के अनुसार वैध दिन पर आने की तारीख को समायोजित करता है, फिर मान्य दिनों में गिने गए तारीखों के लिए ऑफसेट लागू करता है।

संस्करण 1.7.0 में नया।

पैरामीटर:

दिनांक : array_like का डेटाटाइम 64 [D]

संसाधित करने के लिए तिथियों की सरणी।

ऑफसेट : int का array_like

ऑफ़सेट्स की सरणी, जो dates साथ प्रसारित की जाती dates

रोल : {forward उठाना ’, 'नैट’,, फॉरवर्ड ’,, फॉलोइंग’,' बैकवर्ड ’, 'प्रीवेडिंग’, ing मोडिफाईफ्लोइंग ’, pre मोडिफाईडप्रोडिंग’}, वैकल्पिक

उन तारीखों का इलाज कैसे करें जो एक वैध दिन पर नहीं आते हैं। डिफ़ॉल्ट 'बढ़ा' है।

  • 'उठाना' का अर्थ है अमान्य दिन के लिए अपवाद उठाना।
  • 'नेट' का अर्थ है अमान्य दिन के लिए NaT (नॉट-ए-टाइम) वापस करना।
  • 'फॉरवर्ड' और 'फॉलोइंग' का मतलब पहले वैध दिन बाद के समय में लेना है।
  • pre पिछड़े ’और ced पूर्ववर्ती’ का मतलब पहले वैध दिन को समय से पहले लेना है।
  • means संशोधितफॉलोइंग ’का मतलब है कि पहले वैध दिन बाद में लेना जब तक कि यह एक महीने की सीमा के पार नहीं है, इस मामले में पहले वैध दिन को समय पर लेना है।
  • means संशोधित ’का अर्थ है, पहले वैध दिन को समय से पहले लेना जब तक कि यह एक महीने की सीमा के पार नहीं है, इस मामले में पहले वैध दिन बाद में लेने के लिए।

वीकमस्क : बूल के वैकल्पिक या अरैस्टल

रविवार के माध्यम से सोमवार का संकेत देने वाला सात-तत्व सरणी वैध दिन हैं। एक लंबाई-सात सूची या सरणी के रूप में निर्दिष्ट किया जा सकता है, जैसे [1,1,1,1,1,0,0]; लंबाई-सात स्ट्रिंग, '1111100' की तरह; या "मो ट्यू वे थू शुक्र" जैसे एक तार, सप्ताह के दिनों के लिए 3-चरित्र संक्षिप्त रूपों से बना है, वैकल्पिक रूप से सफेद स्थान द्वारा अलग किया गया है। मान्य संक्षिप्तीकरण हैं: सोम तू वेस शुक्र शुक्र शनि

छुट्टियों : array_like का datetime64 [D], वैकल्पिक

अमान्य दिनांक के रूप में विचार करने के लिए दिनांक की एक सरणी। उन्हें किसी भी क्रम में निर्दिष्ट किया जा सकता है, और NaT (नॉट-ए-टाइम) तारीखों को नजरअंदाज कर दिया जाता है। यह सूची एक सामान्यीकृत रूप में सहेजी गई है जो वैध दिनों की तेज गणना के लिए अनुकूल है।

Busdaycal : Busdaycalendar, वैकल्पिक

एक busdaycalendar ऑब्जेक्ट जो मान्य दिनों को निर्दिष्ट करता है। यदि यह पैरामीटर प्रदान किया जाता है, तो न तो सप्ताहमास्क और न ही छुट्टियां प्रदान की जा सकती हैं।

वैकल्पिक: datetime64 [D] की सरणी, वैकल्पिक

यदि प्रदान किया जाता है, तो यह सरणी परिणाम से भर जाती है।

यह दिखाता है:

आउट : डेटाइम 64 की सरणी [D]

प्रसारण dates और offsets से एक आकृति के साथ एक सरणी, जिसमें offsets साथ दिनांक शामिल हैं।

यह भी देखें

busdaycalendar
एक वस्तु जो वैध दिनों के कस्टम सेट को निर्दिष्ट करती है।
is_busday
वैध दिनों का संकेत देते हुए एक बूलियन सरणी देता है।
busday_count
गिनता है कि आधे खुली तिथि सीमा में कितने वैध दिन हैं।

उदाहरण

>>> # First business day in October 2011 (not accounting for holidays)
... np.busday_offset('2011-10', 0, roll='forward')
numpy.datetime64('2011-10-03','D')
>>> # Last business day in February 2012 (not accounting for holidays)
... np.busday_offset('2012-03', -1, roll='forward')
numpy.datetime64('2012-02-29','D')
>>> # Third Wednesday in January 2011
... np.busday_offset('2011-01', 2, roll='forward', weekmask='Wed')
numpy.datetime64('2011-01-19','D')
>>> # 2012 Mother's Day in Canada and the U.S.
... np.busday_offset('2012-05', 1, roll='forward', weekmask='Sun')
numpy.datetime64('2012-05-13','D')
>>> # First business day on or after a date
... np.busday_offset('2011-03-20', 0, roll='forward')
numpy.datetime64('2011-03-21','D')
>>> np.busday_offset('2011-03-22', 0, roll='forward')
numpy.datetime64('2011-03-22','D')
>>> # First business day after a date
... np.busday_offset('2011-03-20', 1, roll='backward')
numpy.datetime64('2011-03-21','D')
>>> np.busday_offset('2011-03-22', 1, roll='backward')
numpy.datetime64('2011-03-23','D')