Pandas时间偏移这样使用就好了————

时间序列工具对于数据科学应用程序最有用, 并且可以处理Python中使用的其他软件包。时间偏移按时执行各种操作, 即加法和减法。

偏移量指定一组符合DateOffset的日期。我们可以创建DateOffsets将日期向前移动到有效日期。

如果日期无效, 则可以使用rollback和rollforward方法将日期滚动到日期之前或之后的最接近的有效日期。时间偏移量的伪代码如下：

句法：

class pandas.tseries.offsets.DateOffset(n=1, normalize=False, **kwds)

def __add __(date)：

日期=回滚(日期)。如果日期有效+ <n个周期数>, 则不返回任何内容。

日期=前滚(日期)

当我们为负数的期间创建日期偏移时, 该日期将向前滚动。

参数：

n：表示int, 默认值为1。

代表偏移量的时间段数。

normalize：指的是布尔值, 默认值为False。

** kwds

它是一个可选参数, 用于添加或替换偏移值。

用于增加偏移量的参数如下：

• 年份
• 月
• 周
• 天
• 小时
• 分钟
• 秒
• 微秒
• 纳秒

用于替换偏移值的参数如下：

• 年
• 月
• 天
• 平日
• 小时
• 分钟
• 第二
• 微秒
• 纳秒

例：

import pandas as pd 
# Create the Timestamp 
p = pd.Timestamp('2018-12-12 06:25:18') 
# Create the DateOffset 
do = pd.tseries.offsets.DateOffset(n = 2) 
# Print the Timestamp 
print(p) 
# Print the DateOffset 
print(do)

输出

2018-12-12 06:25:18
<2 * DateOffsets>

范例2：

import pandas as pd   
# Create the Timestamp 
p = pd.Timestamp('2018-12-12 06:25:18')   
# Create the DateOffset 
do = pd.tseries.offsets.DateOffset(n = 2)   
# Add the dateoffset to given timestamp 
new_timestamp = p + do 
# Print updated timestamp 
print(new_timestamp)

输出

Timestamp('2018-12-14 06:25:18')