python pandas时间偏移

0 背景

DateOffset 是 pandas 中用于表示时间偏移量的类，它是基于日历规则的，允许我们对日期进行如“向前移动一个月”、“向后移动两个工作日”等复杂的偏移操作。特别是在处理时间序列数据时，可以帮助我们轻松地对日期进行加减运算。

在时间的偏移上, DateOffset 的作用主要体现在:

基于日历的偏移：与 Timedelta 不同，DateOffset 是基于日历的。这意味着它可以处理诸如“月份结束”、“工作日”等复杂的时间偏移，而 Timedelta 只能处理绝对时间差。
灵活性：DateOffset 提供了多种子类，如 BusinessDay、BusinessHour、MonthEnd 等，这些子类允许我们根据具体需求进行更灵活的时间偏移。
与 DatetimeIndex 和 Series 的兼容性：我们可以轻松地将 DateOffset 应用于 pandas 的 DatetimeIndex 或 Series 对象，以便进行时间偏移操作

另外, 它与pd.Timedelta() 对象类似, 但是也有一些区别, 区别主要在于:

基于日历与绝对时间的区别：如前所述，DateOffset 是基于日历的偏移，而 Timedelta 是基于绝对时间的偏移。这意味着，无论一天是23小时、24小时还是25小时（考虑夏令时等因素），Timedelta 增减1天都只计算24小时。而 DateOffset 则会与当天相同的时间保持一致。
使用场景的区别：Timedelta 更适用于需要精确到秒甚至毫秒级的时间差计算，而 DateOffset 更适用于基于日历规则的偏移计算，如处理工作日、月份结束等复杂情况。
灵活性的区别：虽然 Timedelta 提供了加减天数、小时数等灵活操作，但在处理复杂的时间偏移时，如跳过周末或只计算工作日等，DateOffset 提供了更多的选项和自定义能力。而 Timedelta 则相对简单直接。

import pandas as pd
import numpy as np

t = pd.Timestamp('2024-03-29 00:00:00')
# 2024-03-29, 农历二月十五, 周五

Timestamp('2024-03-29 00:00:00')

增加1天

t + pd.Timedelta(days=1)

Timestamp('2024-03-30 00:00:00')

t + pd.DateOffset(days=1)

Timestamp('2024-03-30 00:00:00')

增加3个工作日

three_bdays = pd.offsets.BDay() * 3
t + three_bdays

Timestamp('2024-04-03 00:00:00')

增加3个月

t + pd.DateOffset(months=3)

Timestamp('2024-06-29 00:00:00')

pd.Timestamp('2024-01-31 00:00:00') + pd.DateOffset(months=1)

Timestamp('2024-02-29 00:00:00')

增加1个小时

t + pd.DateOffset(hours=1)

Timestamp('2024-03-29 01:00:00')

增加1天, pd.DateOffset()默认是1个日历日

t + pd.DateOffset()

Timestamp('2024-03-30 00:00:00')

在实际的场景中, 由于很多时候实际日期的需要, 比如工作日, 月底, 年底等一些相对的日期处理, pd.Timedelta() 有时难以符合我们的需求, 因此, 对于复杂的日期进行向前或者向后偏移时, DateOffset对象可以帮助我们解决一些复杂的日期偏移场景.

原文始发于微信公众号（其之）：python pandas时间偏移

文章由极客之音整理，本文链接：https://www.bmabk.com/index.php/post/257145.html